論文の概要: RFI-DRUnet: Restoring dynamic spectra corrupted by radio frequency interference -- Application to pulsar observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13867v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 15:19:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:09:42.580121
• Title: RFI-DRUnet: Restoring dynamic spectra corrupted by radio frequency interference -- Application to pulsar observations
• Title（参考訳）: rfi-drunet: 電波干渉による動的スペクトルの回復 -- パルサー観測への応用
• Authors: Xiao Zhang, Isma\"el Cognard and Nicolas Dobigeon
• Abstract要約: 電波干渉(RFI)は、電波天文学において永続的な関心事である。 本研究は、共同検出と修復のためのRFI緩和に取り組むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.304820505959519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio frequency interference (RFI) have been an enduring concern in radio astronomy, particularly for the observations of pulsars which require high timing precision and data sensitivity. In most works of the literature, RFI mitigation has been formulated as a detection task that consists of localizing possible RFI in dynamic spectra. This strategy inevitably leads to a potential loss of information since parts of the signal identified as possibly RFI-corrupted are generally not considered in the subsequent data processing pipeline. Conversely, this work proposes to tackle RFI mitigation as a joint detection and restoration that allows parts of the dynamic spectrum affected by RFI to be not only identified but also recovered. The proposed supervised method relies on a deep convolutional network whose architecture inherits the performance reached by a recent yet popular image-denoising network. To train this network, a whole simulation framework is built to generate large data sets according to physics-inspired and statistical models of the pulsar signals and of the RFI. The relevance of the proposed approach is quantitatively assessed by conducting extensive experiments. In particular, the results show that the restored dynamic spectra are sufficiently reliable to estimate pulsar times-of-arrivals with an accuracy close to the one that would be obtained from RFI-free signals.
• Abstract（参考訳）: 電波干渉(RFI)は、特に高いタイミング精度とデータ感度を必要とするパルサーの観測において、ラジオ天文学において永続的な関心事となっている。 文献のほとんどの研究において、RFI緩和は動的スペクトルにおける可能なRFIの局在化からなる検出タスクとして定式化されている。 この戦略は、RFIが故障した可能性のある信号の一部が後続のデータ処理パイプラインでは一般的に考慮されないため、必然的に情報を失う可能性がある。 他方,本研究は,rfiの影響を受ける動的スペクトルの一部を同定するだけでなく,回復させる共同検出・修復として,rfi緩和に取り組むことを提案する。 提案手法は,最近普及したイメージデオライジングネットワークが達成した性能をアーキテクチャが継承する,深い畳み込みネットワークに依存している。 このネットワークをトレーニングするために、パルサー信号とRFIの物理モデルおよび統計モデルに基づいて、大規模なデータセットを生成するシミュレーションフレームワークが構築されている。 提案手法の妥当性は広範な実験によって定量的に評価される。 特に、復元された動的スペクトルは、rfiフリー信号から得られるものに近い精度でパルサーの時間長の推定に十分信頼性があることが示されている。

関連論文リスト

• RadioDiff-Inverse: Diffusion Enhanced Bayesian Inverse Estimation for ISAC Radio Map Construction [11.385703484113552]
  無線地図(RM)は、環境に配慮した通信やセンシングに不可欠であり、位置固有の無線チャネル情報を提供する。 既存のRM構築法は、しばしば正確な環境データと基地局(BS)の場所に依存しており、動的またはプライバシーに敏感な環境では必ずしも利用できない。 本稿では、粗い環境知識とノイズスパース測定の下でのベイズ逆問題としてRM構築を定式化する。 拡散強化ベイズ逆推定フレームワークであるRadioDiff-Inverseを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-19T13:49:59Z)
• Polarisation-Inclusive Spiking Neural Networks for Real-Time RFI Detection in Modern Radio Telescopes [25.08630315149258]
  Spiking Neural Networks(SNN)は、リアルタイムRFI検出のための有望なソリューションを提供する。 予備的な結果は、最先端の検知精度を示し、広範囲なエネルギー効率の向上を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T02:45:00Z)
• Event Signal Filtering via Probability Flux Estimation [58.31652473933809]
  イベントは、非同期センシングを通じてシーンダイナミクスをキャプチャするための新しいパラダイムを提供するが、その固有のランダム性は、しばしば劣化した信号品質につながる。 したがって、イベント信号フィルタリングは、この内部ランダム性を低減し、多様な取得条件をまたいだ一貫した出力を確保することで、忠実性を高めるために不可欠である。 本稿ではイベント密度フローフィルタ(EDFilter)と呼ばれる生成オンラインフィルタリングフレームワークを紹介する。 実験では、イベントフィルタリング、スーパーレゾリューション、イベントベースの直接追跡といったタスクでEDFilterのパフォーマンスを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T07:03:08Z)
• Energy and polarization based on-line interference mitigation in radio interferometry [0.6554326244334866]
  電波干渉 (Radio frequency interference, RFI) は、地上の電波天文学において持続的な汚染物質である。 本稿では,このような干渉計の相関器で動作可能なオンラインRFI緩和方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T11:59:17Z)
• TSINR: Capturing Temporal Continuity via Implicit Neural Representations for Time Series Anomaly Detection [22.367552254229665]
  時系列異常検出は、データの異常なパターンや、システムの期待する振る舞いからの逸脱を特定することを目的としている。 このタスクでは、教師なし学習を通じてポイントワイド表現を学習するリコンストラクションベースの手法が主流である。 本稿では,暗黙的ニューラル表現(INR)再構成に基づく時系列異常検出手法TSINRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T15:19:54Z)
• Enhanced Real-Time Threat Detection in 5G Networks: A Self-Attention RNN Autoencoder Approach for Spectral Intrusion Analysis [8.805162150763847]
  本稿では,自己認識機構とリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくオートエンコーダを統合する実験モデルを提案する。 本手法は, 時系列解析, プロセス・イン・フェイズ, および二次(I/Q)サンプルを用いて, ジャミング攻撃の可能性を示す不規則性を同定する。 モデルアーキテクチャは自己アテンション層で拡張され、RNNオートエンコーダの機能を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T07:01:15Z)
• RF Challenge: The Data-Driven Radio Frequency Signal Separation Challenge [66.33067693672696]
  本稿では、新しいデータ駆動手法を用いて、高周波信号における干渉拒否の重大な問題に対処する。 まず、干渉除去アルゴリズムの開発と解析の基礎となる洞察に富んだ信号モデルを提案する。 第2に,さまざまなRF信号とコードテンプレートを備えた公開データセットであるRF Challengeを紹介する。 第3に,UNetやWaveNetなどのアーキテクチャにおいて,新しいAIに基づく拒絶アルゴリズムを提案し,その性能を8種類の信号混合タイプで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T13:53:41Z)
• BRSR-OpGAN: Blind Radar Signal Restoration using Operational Generative Adversarial Network [15.913517836391357]
  現実世界のレーダー信号は、望ましくないエコー、センサーノイズ、意図的な妨害、干渉など、人工物が混ざり合っているため、しばしば破損する。 BRSR-OpGAN(Operational Generative Adversarial Network)を用いたブラインドレーダ信号復元の検討 このアプローチは、破壊の多様性や強度に関わらず、レーダ信号の品質を向上させるように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T23:55:48Z)
• Supervised Radio Frequency Interference Detection with SNNs [25.08630315149258]
  電波干渉(Radio Frequency Interference、RFI)は、電波望遠鏡によって観測される観測を妨害し、地球や天体から発生する電波天文学において重要な課題である。 電波天文学観測の動的・時間的性質を考えると、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は有望なアプローチとして出現する。 SNN推論のための電波可視データの符号化について,レート,レイテンシ,デルタ変調,ステップフォワードアルゴリズムの3つのバリエーションを考慮した6つの符号化方式について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T07:49:51Z)
• RFI Detection with Spiking Neural Networks [25.08630315149258]
  本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の天文学的データ処理タスク、特にRFI検出への最初の探索的応用について紹介する。 ANN2SNN変換によりSNN実行に最寄りのラテンネーブラーアルゴリズムとオートエンコーダアーキテクチャを適用する。 我々のアプローチは、HERAデータセットのAUROC、AUPRC、F1の既存の手法と競合するが、LOFAR、Tabascalデータセットでは困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T06:27:08Z)
• Synthetic Wave-Geometric Impulse Responses for Improved Speech Dereverberation [69.1351513309953]
  室内インパルス応答 (RIR) の低周波成分を正確にシミュレートすることが, 良好な脱ヴァーベレーションを実現する上で重要であることを示す。 本研究では, ハイブリッド合成RIRで訓練された音声残響モデルが, 従来の幾何線トレーシング法により学習されたRIRで訓練されたモデルよりも優れていたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T20:15:23Z)
• Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
  本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。 提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。 実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T15:46:48Z)
• Deep Impulse Responses: Estimating and Parameterizing Filters with Deep Networks [76.830358429947]
  高雑音および地中設定におけるインパルス応答推定は難しい問題である。 本稿では,ニューラル表現学習の最近の進歩に基づいて,インパルス応答のパラメータ化と推定を行う新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T18:57:23Z)
• Three-Way Deep Neural Network for Radio Frequency Map Generation and Source Localization [67.93423427193055]
  空間、時間、周波数領域にわたる無線スペクトルのモニタリングは、5Gと6G以上の通信技術において重要な特徴となる。 本稿では,空間領域全体にわたる不規則分散計測を補間するGAN(Generative Adversarial Network)機械学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T22:25:10Z)
• Wavelet-Based Network For High Dynamic Range Imaging [64.66969585951207]
  光学フローベースやエンド・ツー・エンドのディープラーニングベースのソリューションのような既存の方法は、詳細な復元やゴーストを除去する際にエラーを起こしやすい。 本研究では、周波数領域でHDR融合を行うための新しい周波数誘導型エンド・ツー・エンドディープニューラルネットワーク(FNet)を提案し、ウェーブレット変換(DWT)を用いて入力を異なる周波数帯域に分解する。 低周波信号は特定のゴーストアーティファクトを避けるために使用され、高周波信号は詳細を保存するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T12:26:33Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。