論文の概要: Augmenting Training Data with Vector-Quantized Variational Autoencoder for Classifying RF Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18283v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 21:17:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:48:30.757097
• Title: Augmenting Training Data with Vector-Quantized Variational Autoencoder for Classifying RF Signals
• Title（参考訳）: RF信号分類のためのベクトル量子変分オートエンコーダによるトレーニングデータの拡張
• Authors: Srihari Kamesh Kompella, Kemal Davaslioglu, Yalin E. Sagduyu, Sastry Kompella,
• Abstract要約: 本稿では,Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) を用いたトレーニングデータの拡張を提案する。 VQ-VAEモデルは高忠実な合成RF信号を生成し、トレーニングデータセットの多様性と忠実度を高める。 実験結果から,VQ-VAE生成データの導入により,ベースラインモデルの分類精度が大幅に向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.99212997328053
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• Abstract: Radio frequency (RF) communication has been an important part of civil and military communication for decades. With the increasing complexity of wireless environments and the growing number of devices sharing the spectrum, it has become critical to efficiently manage and classify the signals that populate these frequencies. In such scenarios, the accurate classification of wireless signals is essential for effective spectrum management, signal interception, and interference mitigation. However, the classification of wireless RF signals often faces challenges due to the limited availability of labeled training data, especially under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. To address these challenges, this paper proposes the use of a Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) to augment training data, thereby enhancing the performance of a baseline wireless classifier. The VQ-VAE model generates high-fidelity synthetic RF signals, increasing the diversity and fidelity of the training dataset by capturing the complex variations inherent in RF communication signals. Our experimental results show that incorporating VQ-VAE-generated data significantly improves the classification accuracy of the baseline model, particularly in low SNR conditions. This augmentation leads to better generalization and robustness of the classifier, overcoming the constraints imposed by limited real-world data. By improving RF signal classification, the proposed approach enhances the efficacy of wireless communication in both civil and tactical settings, ensuring reliable and secure operations. This advancement supports critical decision-making and operational readiness in environments where communication fidelity is essential.
• Abstract（参考訳）: 無線通信(RF)は、何十年にもわたって民間と軍事の通信において重要な役割を担ってきた。 無線環境の複雑さの増大とスペクトルを共有するデバイスの増加により、これらの周波数を発生させる信号を効率的に管理し分類することが重要になっている。 このような場合、無線信号の正確な分類は、効果的なスペクトル管理、信号遮断、干渉緩和に不可欠である。 しかしながら、無線RF信号の分類は、特に低信号対雑音比(SNR)条件下では、ラベル付きトレーニングデータの可用性が限られているため、しばしば課題に直面している。 これらの課題に対処するために,VQ-VAE(Vector-Quantized Variational Autoencoder)を用いてトレーニングデータを増強し,ベースライン無線分類器の性能を向上させることを提案する。 VQ-VAEモデルは高忠実な合成RF信号を生成し、RF通信信号に固有の複雑な変化を捉えることにより、トレーニングデータセットの多様性と忠実度を高める。 実験結果から,VQ-VAE生成データの導入により,特に低SNR条件下でのベースラインモデルの分類精度が著しく向上することが示唆された。 この拡張により分類器の一般化と堅牢性が向上し、限られた実世界のデータによって課される制約を克服する。 提案手法は,RF信号の分類を改善することにより,民事・戦術的双方における無線通信の有効性を高め,信頼性と安全性を確保する。 この進歩は、コミュニケーションの信条が不可欠である環境において、重要な意思決定と運用の準備を支援する。

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