論文の概要: Phase-Modulated Radar Waveform Classification Using Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07827v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 20:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 03:15:44.925790
• Title: Phase-Modulated Radar Waveform Classification Using Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープネットワークを用いた位相変調レーダ波形分類
• Authors: Michael Wharton, Anne M. Pavy, and Philip Schniter
• Abstract要約: 本稿では,SIDLEデータセットからの非同期波形の分類誤差を18%から0.14%に低減できることを示した。 また,過去の研究とは異なり,多重重なり波形の正確な分類も可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.980296933051509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of classifying noisy, phase-modulated radar waveforms. While traditionally this has been accomplished by applying classical machine-learning algorithms on hand-crafted features, it has recently been shown that better performance can be attained by training deep neural networks (DNNs) to classify raw I/Q waveforms. However, existing DNNs assume time-synchronized waveforms and do not exploit complex-valued signal structure, and many aspects of the their DNN design and training are suboptimal. We demonstrate that, with an improved DNN architecture and training procedure, it is possible to reduce classification error from 18% to 0.14% on asynchronous waveforms from the SIDLE dataset. Unlike past work, we furthermore demonstrate that accurate classification of multiple overlapping waveforms is also possible, by achieving 4.0% error with 4 asynchronous SIDLE waveforms.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い位相変調レーダ波形を分類する問題を検討する。 伝統的にこれは手作りの機能に古典的な機械学習アルゴリズムを適用することで達成されてきたが、最近、生のI/Q波形を分類するためにディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練することで、より良いパフォーマンスが得られることが示されている。 しかし、既存のDNNは時間同期波形を仮定し、複雑な信号構造を利用せず、DNNの設計と訓練の多くの側面が最適である。 我々は,改良されたDNNアーキテクチャとトレーニング手順により,SIDLEデータセットからの非同期波形の分類誤差を18%から0.14%に削減できることを実証した。 さらに,4個の非同期シドル波形を用いて4.0%誤差を達成することで,多重重なり波形の正確な分類が可能となることを示す。

関連論文リスト

• Accelerating High-Fidelity Waveform Generation via Adversarial Flow Matching Optimization [37.35829410807451]
  本稿では,逆流マッチング最適化による高忠実かつ高効率な波形生成モデルである PeriodWave-Turbo を提案する。 さまざまな客観的メトリクスで最先端のパフォーマンスを達成するには、1,000ステップの微調整しか必要ありません。 PeriodWave のバックボーンを 29M から 70M のパラメータにスケールアップすることで、一般化を改善することで、 PeriodWave-Turbo は前例のない性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T08:34:00Z)
• TCCT-Net: Two-Stream Network Architecture for Fast and Efficient Engagement Estimation via Behavioral Feature Signals [58.865901821451295]
  本稿では,新しい2ストリーム機能融合 "Tensor-Convolution and Convolution-Transformer Network" (TCCT-Net) アーキテクチャを提案する。 時間空間領域における意味のあるパターンをよりよく学習するために、ハイブリッド畳み込み変換器を統合する「CT」ストリームを設計する。 並行して、時間周波数領域からリッチなパターンを効率的に抽出するために、連続ウェーブレット変換(CWT)を用いて情報を2次元テンソル形式で表現する「TC」ストリームを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T06:01:48Z)
• Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data [37.69303106863453]
  ニューラルネットワークを用いた位相分解波面再構成のための新しい手法を提案する。 提案手法は,一次元格子を用いた合成的かつ高精度な訓練データを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:30:26Z)
• Detecting train driveshaft damages using accelerometer signals and Differential Convolutional Neural Networks [67.60224656603823]
  本稿では,高度2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに基づく鉄道軸状態監視システムの開発を提案する。 その結果,鉄道軸受振動信号を時間周波数領域表現,すなわち分光図に変換し,そのひび割れに応じて2次元CNNを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T15:04:06Z)
• WaveFit: An Iterative and Non-autoregressive Neural Vocoder based on Fixed-Point Iteration [47.07494621683752]
  本研究では,TextitWaveFitと呼ばれる高速で高品質なニューラルボコーダを提案する。 WaveFitは、GANの本質を固定点反復に基づくDDPMのような反復フレームワークに統合します。 主観的聴力試験では,人間の自然な発話と5つの反復によるWaveFitで合成された音声の自然性に統計的に有意な差は認められなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T15:45:05Z)
• Wave simulation in non-smooth media by PINN with quadratic neural network and PML condition [2.7651063843287718]
  最近提案された物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、幅広い偏微分方程式(PDE)を解くことに成功している。 本稿では、波動方程式の代わりにPINNを用いて周波数領域における音響および粘性音響散乱波動方程式を解き、震源の摂動を除去する。 PMLと2次ニューロンは、その効果と減衰を改善できることを示し、この改善の理由を議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T13:29:01Z)
• Training High-Performance Low-Latency Spiking Neural Networks by Differentiation on Spike Representation [70.75043144299168]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上に実装された場合、有望なエネルギー効率のAIモデルである。 非分化性のため、SNNを効率的に訓練することは困難である。 本稿では,ハイパフォーマンスを実現するスパイク表現法(DSR)の差分法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-01T12:44:49Z)
• Learning Wave Propagation with Attention-Based Convolutional Recurrent Autoencoder Net [0.0]
  本稿では、波動伝播現象のデータ駆動モデリングのための、エンド・ツー・エンドの注意に基づく畳み込み再帰型オートエンコーダ(AB-CRAN)ネットワークを提案する。 波動伝搬に時間依存の双曲偏微分方程式で与えられる全階スナップショットから、デノナイジングに基づく畳み込みオートエンコーダを用いる。 注意に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・ネットワークは、通常のRNN-LSTMと比較して、予測の時間-水平を5倍増加させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T20:51:59Z)
• Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid Precoding [94.40747235081466]
  本研究では,ミリ波(mmWave)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのエンドツーエンドの深層学習に基づくジョイントトランスシーバ設計アルゴリズムを提案する。 我々は受信したパイロットを受信機でフィードバックビットにマッピングし、さらに送信機でハイブリッドプリコーダにフィードバックビットをマッピングするDNNアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T20:49:02Z)
• AIN: Fast and Accurate Sequence Labeling with Approximate Inference Network [75.44925576268052]
  線形鎖条件ランダム場(CRF)モデルは最も広く使われているニューラルネットワークラベリング手法の1つである。 厳密な確率的推論アルゴリズムは典型的にはCRFモデルの訓練と予測段階に適用される。 CRFモデルに対して並列化可能な近似変分推論アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T12:18:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。