軌跡を再考する：ビデオ生成を活用した携帯通信シグナルからのGPS軌跡再構築

要旨

モバイルデバイスは継続的にセルラーベースステーションと相互作用し、人間の移動性を理解するための広範なカバレッジを提供する大量のシグナリング記録を生成する。しかし、このような記録は粗い位置情報（例：サービスセル識別子）しか提供せず、高精度なGPS軌跡を必要とするアプリケーションへの直接的な利用が制限される。本論文は、セルラーシグナリングからGPS軌跡を再構築するSig2GPS問題を研究する。従来の複数段階の工学的パイプラインに依存する手法や座標回帰とは異なり、ドメイン専門家がシグナリング軌跡を地図上に配置し対応するGPS経路を描画する方法に着想を得て、Sig2GPSを地図視覚領域で直接動作する画像から動画への生成タスクとして再定義する：シグナリング軌跡を地図上に描画し、連続的なGPS経路を描画するように動画生成モデルを学習させる。このパラダイムを支援するため、オープンソースの動画モデルをファインチューニングするための対応付けられたシグナリング-軌跡動画データセットを構築し、報酬を通じて生成の忠実度を向上させる軌跡認識強化学習ベースの最適化手法を導入する。大規模実世界データセットでの実験により、強力な工学的ベースラインおよび学習ベースのベースラインを大幅に上回る改善を示し、次のGPS予測に関する追加結果は拡張性と都市間転移性を示唆する。全体として、これらの結果は、地図視覚的動画生成が、地図制約下での連続経路の直接生成と洗練を可能にすることで、軌跡データマイニングの実用的なインターフェースを提供することを示唆している。

English

Mobile devices continuously interact with cellular base stations, generating massive volumes of signaling records that provide broad coverage for understanding human mobility. However, such records offer only coarse location cues (e.g., serving-cell identifiers) and therefore limit their direct use in applications that require high-precision GPS trajectories. This paper studies the Sig2GPS problem: reconstructing GPS trajectories from cellular signaling. Inspired by domain experts often lay the signaling trace on the map and sketch the corresponding GPS route, unlike conventional solutions that rely on complex multi-stage engineering pipelines or regress coordinates, Sig2GPS is reframed as an image-to-video generation task that directly operates in the map-visual domain: signaling traces are rendered on a map, and a video generation model is trained to draw a continuous GPS path. To support this paradigm, a paired signaling-to-trajectory video dataset is constructed to fine-tune an open-source video model, and a trajectory-aware reinforcement learning-based optimization method is introduced to improve generation fidelity via rewards. Experiments on large-scale real-world datasets show substantial improvements over strong engineered and learning-based baselines, while additional results on next GPS prediction indicate scalability and cross-city transferability. Overall, these results suggest that map-visual video generation provides a practical interface for trajectory data mining by enabling direct generation and refinement of continuous paths under map constraints.

軌跡を再考する：ビデオ生成を活用した携帯通信シグナルからのGPS軌跡再構築

Think over Trajectories: Leveraging Video Generation to Reconstruct GPS Trajectories from Cellular Signaling

要旨

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