論文の概要: RF Challenge: The Data-Driven Radio Frequency Signal Separation Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08839v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 13:53:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 16:19:29.651191
- Title: RF Challenge: The Data-Driven Radio Frequency Signal Separation Challenge
- Title（参考訳）: RFチャレンジ:データ駆動無線周波数信号分離チャレンジ
- Authors: Alejandro Lancho, Amir Weiss, Gary C. F. Lee, Tejas Jayashankar, Binoy Kurien, Yury Polyanskiy, Gregory W. Wornell,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.33067693672696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the critical problem of interference rejection in radio-frequency (RF) signals using a novel, data-driven approach that leverages state-of-the-art AI models. Traditionally, interference rejection algorithms are manually tailored to specific types of interference. This work introduces a more scalable data-driven solution and contains the following contributions. First, we present an insightful signal model that serves as a foundation for developing and analyzing interference rejection algorithms. Second, we introduce the RF Challenge, a publicly available dataset featuring diverse RF signals along with code templates, which facilitates data-driven analysis of RF signal problems. Third, we propose novel AI-based rejection algorithms, specifically architectures like UNet and WaveNet, and evaluate their performance across eight different signal mixture types. These models demonstrate superior performance exceeding traditional methods like matched filtering and linear minimum mean square error estimation by up to two orders of magnitude in bit-error rate. Fourth, we summarize the results from an open competition hosted at 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2024) based on the RF Challenge, highlighting the significant potential for continued advancements in this area. Our findings underscore the promise of deep learning algorithms in mitigating interference, offering a strong foundation for future research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、最先端AIモデルを活用した新しいデータ駆動アプローチを用いて、高周波信号における干渉拒否の重大な問題に対処する。
伝統的に、干渉除去アルゴリズムは特定の種類の干渉に合わせて手動で調整される。
この作業は、よりスケーラブルなデータ駆動ソリューションを導入し、以下のコントリビューションを含んでいる。
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、コードテンプレートとともに多様なRF信号を特徴とする公開データセットであるRF Challengeを導入し、RF信号問題に関するデータ駆動分析を容易にする。
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。
これらのモデルは、マッチングフィルタや線形平均二乗誤差をビット誤り率で最大2桁まで推定する従来の手法よりも優れた性能を示す。
第4に,RFチャレンジに基づいて,2024年IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2024) で開催されているオープンコンペティションの結果を要約し,この分野のさらなる発展の可能性を強調した。
我々の発見は、干渉を緩和する深層学習アルゴリズムの可能性を浮き彫りにし、将来の研究の強力な基盤を提供する。
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