Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-scale Residual Transformer for VLF Lightning Transients Classification

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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