論文の概要: BRSR-OpGAN: Blind Radar Signal Restoration using Operational Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13949v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 23:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 19:13:08.109998
- Title: BRSR-OpGAN: Blind Radar Signal Restoration using Operational Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: BRSR-OpGAN:オペレーショナルジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いたブラインドレーダ信号復元
- Authors: Muhammad Uzair Zahid, Serkan Kiranyaz, Alper Yildirim, Moncef Gabbouj,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.913517836391357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: Many studies on radar signal restoration in the literature focus on isolated restoration problems, such as denoising over a certain type of noise, while ignoring other types of artifacts. Additionally, these approaches usually assume a noisy environment with a limited set of fixed signal-to-noise ratio (SNR) levels. However, real-world radar signals are often corrupted by a blend of artifacts, including but not limited to unwanted echo, sensor noise, intentional jamming, and interference, each of which can vary in type, severity, and duration. This study introduces Blind Radar Signal Restoration using an Operational Generative Adversarial Network (BRSR-OpGAN), which uses a dual domain loss in the temporal and spectral domains. This approach is designed to improve the quality of radar signals, regardless of the diversity and intensity of the corruption. Methods: The BRSR-OpGAN utilizes 1D Operational GANs, which use a generative neuron model specifically optimized for blind restoration of corrupted radar signals. This approach leverages GANs' flexibility to adapt dynamically to a wide range of artifact characteristics. Results: The proposed approach has been extensively evaluated using a well-established baseline and a newly curated extended dataset called the Blind Radar Signal Restoration (BRSR) dataset. This dataset was designed to simulate real-world conditions and includes a variety of artifacts, each varying in severity. The evaluation shows an average SNR improvement over 15.1 dB and 14.3 dB for the baseline and BRSR datasets, respectively. Finally, even on resource-constrained platforms, the proposed approach can be applied in real-time.
- Abstract（参考訳）: 目的: 文献におけるレーダー信号の復元に関する多くの研究は、特定の種類のノイズを遮蔽したり、他の種類の人工物を無視したりするなど、孤立した復元問題に焦点を当てている。
さらに、これらの手法は通常、固定信号対雑音比(SNR)の限られたセットを持つノイズの多い環境を仮定する。
しかし、現実のレーダー信号は、望ましくないエコー、センサーノイズ、意図的な妨害、干渉に制限されないものの、種類、重大さ、持続時間などによって破壊されることが多い。
本研究では,時間領域とスペクトル領域の二重領域損失を用いたBRSR-OpGAN (Operational Generative Adversarial Network) を用いたブラインドレーダ信号復元手法を提案する。
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。
方法:BRSR-OpGANは1Dオペレーショナルガン(英語版)を使用しており、これは破損したレーダー信号のブラインド復元に特別に最適化された生成ニューロンモデルを使用する。
このアプローチは、GANの柔軟性を活用して、幅広いアーティファクト特性に動的に適応する。
結果: 提案手法は,Blind Radar Signal Restoration (BRSR) データセットと呼ばれる,確立されたベースラインと新たに修正された拡張データセットを用いて,広範囲に評価されている。
このデータセットは現実世界の条件をシミュレートするために設計され、さまざまなアーティファクトを含んでいる。
この評価は、ベースラインデータセットとBRSRデータセットの平均SNRがそれぞれ15.1dBと14.3dBを上回っていることを示している。
最後に、リソース制約のあるプラットフォームでも、提案手法をリアルタイムで適用することができる。
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