論文の概要: Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13105v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 12:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-02 13:55:53.935338
• Title: Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation
• Title（参考訳）: レーダ信号特徴化のためのマルチタスク学習
• Authors: Zi Huang, Akila Pemasiri, Simon Denman, Clinton Fookes, Terrence Martin
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.82104394081535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Radio signal recognition is a crucial task in both civilian and military applications, as accurate and timely identification of unknown signals is an essential part of spectrum management and electronic warfare. The majority of research in this field has focused on applying deep learning for modulation classification, leaving the task of signal characterisation as an understudied area. This paper addresses this gap by presenting an approach for tackling radar signal classification and characterisation as a multi-task learning (MTL) problem. We propose the IQ Signal Transformer (IQST) among several reference architectures that allow for simultaneous optimisation of multiple regression and classification tasks. We demonstrate the performance of our proposed MTL model on a synthetic radar dataset, while also providing a first-of-its-kind benchmark for radar signal characterisation.
• Abstract（参考訳）: 無線信号の認識は民間と軍の両方で重要な任務であり、未知の信号の正確かつタイムリーな識別はスペクトル管理と電子戦の重要な部分である。 この分野でのほとんどの研究は、変調分類に深層学習を適用することに集中しており、信号特性化のタスクは未調査領域として残されている。 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に最適化できるリファレンスアーキテクチャとして,iq信号トランスフォーマ(iqst)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。

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