論文の概要: Multi-scale Residual Transformer for VLF Lightning Transients
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04163v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 09:26:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 15:29:10.566234
- Title: Multi-scale Residual Transformer for VLF Lightning Transients
Classification
- Title（参考訳）: vlf雷過渡分類のためのマルチスケール残差変圧器
- Authors: Jinghao Sun, Tingting Ji, Guoyu Wang, Rui Wang
- Abstract要約: VLFの干渉やノイズを低減するためには、正確な雷信号の分類が重要である。
近年、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の進化は、雷の分類に変化をもたらした。
本研究では、複雑なパターンを識別するだけでなく、入力雷信号列の異なる側面の意義を重み付けする革新的なマルチスケール残差変換(MRTransformer)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.484339601339325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The utilization of Very Low Frequency (VLF) electromagnetic signals in
navigation systems is widespread. However, the non-stationary behavior of
lightning signals can affect VLF electromagnetic signal transmission.
Accurately classifying lightning signals is important for reducing interference
and noise in VLF, thereby improving the reliability and overall performance of
navigation systems. In recent years, the evolution of deep learning,
specifically Convolutional Neural Network (CNNs), has sparked a transformation
in lightning classification, surpassing traditional statistical methodologies.
Existing CNN models have limitations as they overlook the diverse attributes of
lightning signals across different scales and neglect the significance of
temporal sequencing in sequential signals. This study introduces an innovative
multi-scale residual transform (MRTransformer) that not only has the ability to
discern intricate fine-grained patterns while also weighing the significance of
different aspects within the input lightning signal sequence. This model
performs the attributes of the lightning signal across different scales and the
level of accuracy reached 90% in the classification. In future work, this model
has the potential applied to a comprehensive understanding of the localization
and waveform characteristics of lightning signals.
- Abstract（参考訳）: ナビゲーションシステムにおける超低周波(VLF)電磁信号の利用が広く行われている。
しかし、稲妻信号の非定常挙動はvlf電磁信号伝送に影響を及ぼす可能性がある。
VLFの干渉やノイズを低減し、ナビゲーションシステムの信頼性と全体的な性能を向上させるために、正確な雷信号の分類が重要である。
近年、深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の進化は、従来の統計手法を上回って、雷の分類に変化をもたらした。
既存のcnnモデルは、様々なスケールにわたる雷信号の多様な特性を見落とし、シーケンシャル信号における時間的シークエンシングの重要性を無視するため、制限がある。
本研究では, 複雑な細粒度パターンを識別できるだけでなく, 入力雷信号列の異なる側面の意義を重く評価できる, 革新的なマルチスケール残差変換 (mrtransformer) を提案する。
このモデルは、異なるスケールで雷信号の属性を実行し、精度のレベルは分類で90%に達する。
今後の研究において、このモデルは雷信号の定位と波形特性の包括的理解に応用される可能性がある。
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