論文の概要: A Novel Approach to WaveNet Architecture for RF Signal Separation with
Learnable Dilation and Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09461v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 06:36:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 12:49:53.817899
- Title: A Novel Approach to WaveNet Architecture for RF Signal Separation with
Learnable Dilation and Data Augmentation
- Title（参考訳）: 学習可能な拡張とデータ拡張によるRF信号分離のためのWaveNetアーキテクチャの新しいアプローチ
- Authors: Yu Tian, Ahmed Alhammadi, Abdullah Quran, Abubakar Sani Ali
- Abstract要約: 本稿では、学習可能な拡張パラメータを導入し、高密度RFスペクトルにおける信号分離を大幅に強化するWaveNetアーキテクチャの新たな適応を提案する。
本稿では、改良されたモデルアーキテクチャ、データ準備技術、戦略的トレーニング戦略を含む包括的な方法論を詳述する。
我々のモデルは、その優れた性能を示し、機械学習アプリケーションのための新しい標準を確立するという課題において、第1位を獲得しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3301675903966625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we address the intricate issue of RF signal separation by
presenting a novel adaptation of the WaveNet architecture that introduces
learnable dilation parameters, significantly enhancing signal separation in
dense RF spectrums. Our focused architectural refinements and innovative data
augmentation strategies have markedly improved the model's ability to discern
complex signal sources. This paper details our comprehensive methodology,
including the refined model architecture, data preparation techniques, and the
strategic training strategy that have been pivotal to our success. The efficacy
of our approach is evidenced by the substantial improvements recorded: a
58.82\% increase in SINR at a BER of $10^{-3}$ for OFDM-QPSK with EMI Signal 1,
surpassing traditional benchmarks. Notably, our model achieved first place in
the challenge \cite{datadrivenrf2024}, demonstrating its superior performance
and establishing a new standard for machine learning applications within the RF
communications domain.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、高密度RFスペクトルにおける信号分離を大幅に向上させ、学習可能な拡張パラメータを導入するWaveNetアーキテクチャの新たな適応を提示することにより、RF信号分離の複雑な問題に対処する。
アーキテクチャの改良と革新的なデータ拡張戦略は、複雑な信号源を識別するモデルの能力を大幅に改善しました。
本稿では、改良されたモデルアーキテクチャ、データ準備技術、そして我々の成功に重要な戦略的トレーニング戦略を含む包括的な方法論を詳述する。
提案手法の有効性は, 従来のベンチマークを上回ったEMI Signal 1によるOFDM-QPSKに対して, 10^{-3}$ BERで SINR が58.82 % 増加したことによる。
特に、我々のモデルは、その優れた性能を示し、RF通信領域内で機械学習アプリケーションのための新しい標準を確立するという課題において、第一位を獲得しました。
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