Fugu-MT 論文翻訳(概要): Online Learning-based Waveform Selection for Improved Vehicle Recognition in Automotive Radar

論文の概要: Online Learning-based Waveform Selection for Improved Vehicle Recognition in Automotive Radar

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00615v1
Date: Thu, 1 Dec 2022 16:10:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 17:44:31.454327
Title: Online Learning-based Waveform Selection for Improved Vehicle Recognition in Automotive Radar
Title（参考訳）: 自動車レーダにおける車両認識改善のためのオンライン学習に基づく波形選択
Authors: Charles E. Thornton, William W. Howard, and R. Michael Buehrer
Abstract要約: 本稿では,オンライン強化学習に基づく波形選択に関する重要な考察と課題について述べる。本稿では,トンプソンサンプリングに基づく新しい学習手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.113163502779175
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper describes important considerations and challenges associated with online reinforcement-learning based waveform selection for target identification in frequency modulated continuous wave (FMCW) automotive radar systems. We present a novel learning approach based on satisficing Thompson sampling, which quickly identifies a waveform expected to yield satisfactory classification performance. We demonstrate through measurement-level simulations that effective waveform selection strategies can be quickly learned, even in cases where the radar must select from a large catalog of candidate waveforms. The radar learns to adaptively select a bandwidth for appropriate resolution and a slow-time unimodular code for interference mitigation in the scene of interest by optimizing an expected classification metric.
Abstract（参考訳）: 本稿では、周波数変調連続波(FMCW)自動車レーダにおける目標同定のためのオンライン強化学習に基づく波形選択に関する重要な考察と課題について述べる。本稿では,トンプソンサンプリングに基づく新しい学習手法を提案する。レーダが候補波形の膨大なカタログから選択しなければならない場合でも,効果的な波形選択戦略を迅速に学習できることを計測レベルシミュレーションにより実証する。レーダは、期待される分類基準を最適化することにより、適切な解像度のための帯域幅と、関心場面における干渉緩和のための遅い単モジュラー符号とを適応的に選択することを学ぶ。

関連論文リスト

Adaptive LPD Radar Waveform Design with Generative Deep Learning [6.21540494241516]
本稿では,検出レーダ波形の低確率を適応的に生成する新しい学習手法を提案する。提案手法では,検出可能性の最大90%を低減できるLPD波形を生成できると同時に,アンビグニティ関数(センシング)特性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T21:07:57Z)
Histogram Layer Time Delay Neural Networks for Passive Sonar Classification [58.720142291102135]
時間遅延ニューラルネットワークとヒストグラム層を組み合わせた新しい手法により,特徴学習の改善と水中音響目標分類を実現する。提案手法はベースラインモデルより優れており,受動的ソナー目標認識のための統計的文脈を取り入れた有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-25T19:47:26Z)
Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation [48.265859815346985]
本稿では,マルチタスク学習(MTL)問題として,レーダ信号の分類と特徴化に取り組むためのアプローチを提案する。本稿では,複数のレグレッションタスクと分類タスクを同時最適化するIQST(IQ Signal Transformer)を提案する。合成レーダデータセット上で提案したMTLモデルの性能を示すとともに,レーダ信号の特徴付けのための一級ベンチマークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-19T12:01:28Z)
Semantic Segmentation of Radar Detections using Convolutions on Point Clouds [59.45414406974091]
本稿では,レーダ検出を点雲に展開する深層学習手法を提案する。このアルゴリズムは、距離依存クラスタリングと入力点雲の事前処理により、レーダ固有の特性に適応する。我々のネットワークは、レーダポイント雲のセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて、PointNet++に基づく最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:09:35Z)
Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with supervised learning [56.66331540599836]
本稿では,集約信号とループ検出データを用いた時系列予測フレームワークを提案する。我々は、最先端の機械学習モデルを用いて、将来の信号位相の持続時間を予測する。スイスのチューリッヒの信号制御システムから得られた経験的データに基づいて、機械学習モデルが従来の予測手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T07:50:43Z)
Classification of Intra-Pulse Modulation of Radar Signals by Feature Fusion Based Convolutional Neural Networks [5.199765487172328]
本研究では、パルス内変調型レーダ信号を自動的に認識するディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。提案するFF-CNN技術は,現在の最先端技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-19T20:18:17Z)
Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints [15.423422040627331]
達成可能な情報レートを最大化しつつ,選択した制約を満たすOFDMベースの波形を設計するための学習ベース手法を提案する。エンドツーエンドシステムは,PAPRとACLRの制約を満たすことができ,スループットを著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-21T08:58:59Z)
Waveform Selection for Radar Tracking in Target Channels With Memory via Universal Learning [14.796960833031724]
シーンの状態に関する部分的な情報を用いてレーダーの波形を適応させることは、多くの現実的なシナリオにおいてパフォーマンス上の利点をもたらすことが示されている。本研究では,レーダ環境インタフェースの圧縮モデルを構築するレーダシステムについて,文脈木として検討する。提案手法はシミュレーション実験で検証され、2つの最先端波形選択方式による追従性能の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-02T21:27:56Z)
Constrained Contextual Bandit Learning for Adaptive Radar Waveform Selection [14.796960833031724]
適応レーダシステムが有限状態目標チャネルと繰り返し相互作用する逐次決定過程について検討する。レーダーは受動的に波形の選択プロセスに側面情報を提供する規則的な間隔でスペクトルを感知できます。波形選択問題は線形文脈バンディット定式化を用いて効果的に解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-09T16:43:50Z)
Distributional Reinforcement Learning for mmWave Communications with Intelligent Reflectors on a UAV [119.97450366894718]
無人航空機(UAV)搭載のインテリジェントリフレクタ(IR)を用いた新しい通信フレームワークを提案する。ダウンリンク和率を最大化するために、最適プリコーディング行列(基地局)と反射係数(IR)を共同で導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-03T16:50:37Z)
Ensemble Wrapper Subsampling for Deep Modulation Classification [70.91089216571035]
受信した無線信号のサブサンプリングは、ハードウェア要件と信号処理アルゴリズムの計算コストを緩和するために重要である。本稿では,無線通信システムにおけるディープラーニングを用いた自動変調分類のためのサブサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-10T06:11:13Z)

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。