論文の概要: Radon Implicit Field Transform (RIFT): Learning Scenes from Radar Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19801v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 20:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.291684
• Title: Radon Implicit Field Transform (RIFT): Learning Scenes from Radar Signals
• Title（参考訳）: Radon Implicit Field Transform (RIFT): レーダ信号からの学習シーン
• Authors: Daqian Bao, Alex Saad-Falcon, Justin Romberg,
• Abstract要約: Implicit Neural Representation (INR)は、最小限のレーダーデータでコンパクトで連続的な表現を提供する。 RIFTは、レーダーのための古典的なフォワードモデルとINRベースのシーン表現の2つのコンポーネントで構成されている。 データフットプリントは10%に過ぎず、RIFTモデルはシーン再構築において最大188%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.170594803531866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data acquisition in array signal processing (ASP) is costly because achieving high angular and range resolutions necessitates large antenna apertures and wide frequency bandwidths, respectively. The data requirements for ASP problems grow multiplicatively with the number of viewpoints and frequencies, significantly increasing the burden of data collection, even for simulation. Implicit Neural Representations (INRs) -- neural network-based models of 3D objects and scenes -- offer compact and continuous representations with minimal radar data. They can interpolate to unseen viewpoints and potentially address the sampling cost in ASP problems. In this work, we select Synthetic Aperture Radar (SAR) as a case from ASP and propose Radon Implicit Field Transform (RIFT). RIFT consists of two components: a classical forward model for radar (Generalized Radon Transform, GRT), and an INR based scene representation learned from radar signals. This method can be extended to other ASP problems by replacing the GRT with appropriate algorithms corresponding to different data modalities. In our experiments, we first synthesize radar data using the GRT. We then train the INR model on this synthetic data by minimizing the reconstruction error of the radar signal. After training, we render the scene using the trained INR and evaluate our scene representation against the ground truth scene. Due to the lack of existing benchmarks, we introduce two main new error metrics: phase-Root Mean Square Error (p-RMSE) for radar signal interpolation, and magnitude-Structural Similarity Index measure(m-SSIM) for scene reconstruction. These metrics adapt traditional error measures to account for the complex nature of radar signals. Compared to traditional scene models in radar signal processing, with only 10% data footprint, our RIFT model achieves up to 188% improvement in scene reconstruction.
• Abstract（参考訳）: アレイ信号処理(ASP)におけるデータ取得は、高角分解能とレンジ分解能がそれぞれ大きなアンテナ開口と広い周波数帯域を必要とするため、費用がかかる。 ASP問題のデータ要求は、視点と周波数の数に乗じて増大し、シミュレーションにおいてもデータ収集の負担が大幅に増大する。 Implicit Neural Representation (INRs) – 3Dオブジェクトとシーンのニューラルネットワークベースのモデル – は、最小限のレーダーデータによるコンパクトで連続的な表現を提供する。 それらは見当たらない視点に解釈でき、ASP問題のサンプリングコストに対処する可能性がある。 本研究では、ASPからSAR(Synthetic Aperture Radar)を選択し、RIFT(Radon Implicit Field Transform)を提案する。 RIFTは、レーダーのための古典的なフォワードモデル(Generalized Radon Transform, GRT)と、レーダー信号から学習したINRベースのシーン表現の2つのコンポーネントで構成されている。 この方法は、GRTを異なるデータモダリティに対応する適切なアルゴリズムに置き換えることで、他のASP問題に拡張することができる。 実験では,まずGRTを用いてレーダデータを合成する。 次に、レーダ信号の再構成誤差を最小限に抑えて、この合成データに基づいてINRモデルを訓練する。 トレーニング後、トレーニングされたINRを用いてシーンを描画し、地上の真実のシーンに対してシーン表現を評価する。 既存のベンチマークの欠如により,レーダ信号補間のための位相ループ平均角誤差 (p-RMSE) と,シーン再構成のための大きさ構造類似度指標 (m-SSIM) の2つの新しい誤差指標を導入した。 これらの指標は、レーダー信号の複雑な性質を考慮に入れた従来の誤差測定に適合する。 レーダ信号処理における従来のシーンモデルと比較して、データフットプリントが10%しかなく、RIFTモデルはシーン再構築において最大188%の改善を実現している。

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