Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Scale Radio Frequency Signal Classification

論文の概要: Large Scale Radio Frequency Signal Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09918v1
Date: Wed, 20 Jul 2022 14:03:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-21 14:20:52.442251
Title: Large Scale Radio Frequency Signal Classification
Title（参考訳）: 大規模無線周波数信号の分類
Authors: Luke Boegner, Manbir Gulati, Garrett Vanhoy, Phillip Vallance, Bradley Comar, Silvija Kokalj-Filipovic, Craig Lennon, Robert D. Miller
Abstract要約: 53種類の信号から合成した500万個のサンプルからなるSig53データセットについて紹介する。また、このデータセットを生成するのに使える信号処理機械学習ツールキットであるTorchSigを紹介します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing datasets used to train deep learning models for narrowband radio frequency (RF) signal classification lack enough diversity in signal types and channel impairments to sufficiently assess model performance in the real world. We introduce the Sig53 dataset consisting of 5 million synthetically-generated samples from 53 different signal classes and expertly chosen impairments. We also introduce TorchSig, a signals processing machine learning toolkit that can be used to generate this dataset. TorchSig incorporates data handling principles that are common to the vision domain, and it is meant to serve as an open-source foundation for future signals machine learning research. Initial experiments using the Sig53 dataset are conducted using state of the art (SoTA) convolutional neural networks (ConvNets) and Transformers. These experiments reveal Transformers outperform ConvNets without the need for additional regularization or a ConvNet teacher, which is contrary to results from the vision domain. Additional experiments demonstrate that TorchSig's domain-specific data augmentations facilitate model training, which ultimately benefits model performance. Finally, TorchSig supports on-the-fly synthetic data creation at training time, thus enabling massive scale training sessions with virtually unlimited datasets.
Abstract（参考訳）: narrowband radio frequency(rf)信号分類のためのディープラーニングモデルのトレーニングに用いられる既存のデータセットは、実世界のモデル性能を十分に評価するために、信号タイプやチャネル障害の多様性が不十分である。 53種類の信号から合成した500万個のサンプルと専門的に選択された障害からなるSig53データセットを紹介した。また、このデータセットを生成するのに使用できる信号処理機械学習ツールキットであるtorchsigも紹介する。 TorchSigはビジョンドメインに共通するデータ処理の原則を取り入れており、将来のシグナル機械学習研究のためのオープンソース基盤として機能することを意図している。 sig53データセットを用いた最初の実験は、state of the art (sota) convolutional neural networks (convnets)とtransformersを用いて行われた。これらの実験により、トランスフォーマーは、視覚領域の結果に反する追加の正規化やConvNetの教師を必要とせずに、ConvNetよりも優れています。さらなる実験により、torchsigのドメイン固有のデータ拡張によってモデルトレーニングが促進されることが示され、最終的にはモデルパフォーマンスが向上する。最後にtorchsigは、トレーニング時にオンザフライ合成データ生成をサポートし、事実上無制限のデータセットで大規模トレーニングセッションを可能にする。

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