論文の概要: RF Challenge: The Data-Driven Radio Frequency Signal Separation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08839v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 18:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:28:10.696422
• 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、深層学習手法を利用した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。 本論文の主な貢献は、RF信号データセットであるRF Challengeの導入である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.33067693672696
• License:
• Abstract: We address the critical problem of interference rejection in radio-frequency (RF) signals using a data-driven approach that leverages deep-learning methods. A primary contribution of this paper is the introduction of the RF Challenge, which is a publicly available, diverse RF signal dataset for data-driven analyses of RF signal problems. Specifically, we adopt a simplified signal model for developing and analyzing interference rejection algorithms. For this signal model, we introduce a set of carefully chosen deep learning architectures, incorporating key domain-informed modifications alongside traditional benchmark solutions to establish baseline performance metrics for this intricate, ubiquitous problem. Through extensive simulations involving eight different signal mixture types, we demonstrate the superior performance (in some cases, by two orders of magnitude) of architectures such as UNet and WaveNet over traditional methods like matched filtering and linear minimum mean square error estimation. Our findings suggest that the data-driven approach can yield scalable solutions, in the sense that the same architectures may be similarly trained and deployed for different types of signals. Moreover, these findings further corroborate the promising potential of deep learning algorithms for enhancing communication systems, particularly via interference mitigation. This work also includes results from an open competition based on the RF Challenge, hosted at the 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP'24).
• Abstract（参考訳）: 本稿では、深層学習手法を利用した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。 本論文の主な貢献は、RF信号問題に関するデータ駆動分析のための多種多様なRF信号データセットであるRF Challengeの導入である。 具体的には、干渉除去アルゴリズムの開発と解析のための簡易信号モデルを採用する。 このシグナルモデルに対して、我々は、この複雑でユビキタスな問題に対するベースラインパフォーマンス指標を確立するために、従来のベンチマークソリューションと並行して、重要なドメインインフォームド修正を組み込んだ、慎重に選択されたディープラーニングアーキテクチャのセットを導入します。 8種類の信号混合型を含む広範囲なシミュレーションにより,UNetやWaveNetのようなアーキテクチャの性能(場合によっては2桁)が,マッチングフィルタや線形最小平均二乗誤差推定といった従来の手法よりも優れていることを示す。 我々の研究結果は、同じアーキテクチャが同じように訓練され、異なる種類の信号に対してデプロイされるという意味で、データ駆動型アプローチがスケーラブルなソリューションをもたらすことを示唆している。 さらに、これらの知見は、特に干渉緩和を通じて、通信システムを強化するためのディープラーニングアルゴリズムの有望な可能性をさらに裏付けるものである。 この研究には、2024年のIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP'24)で開催されているRF Challengeに基づくオープンコンペティションの結果も含まれている。

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