論文の概要: Multimodal-to-Text Prompt Engineering in Large Language Models Using Feature Embeddings for GNSS Interference Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05079v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 09:01:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:59:28.186894
• Title: Multimodal-to-Text Prompt Engineering in Large Language Models Using Feature Embeddings for GNSS Interference Characterization
• Title（参考訳）: GNSS干渉解析のための特徴埋め込みを用いた大規模言語モデルにおけるマルチモーダル・テキスト・プロンプトエンジニアリング
• Authors: Harshith Manjunath, Lucas Heublein, Tobias Feigl, Felix Ott,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、NLP、情報検索、レコメンデーションシステムなど、さまざまな領域にまたがる高度なAIシステムである。 干渉監視は 道路上の車両の 位置決めの信頼性を確保するために 不可欠だ 我々のパイプラインは干渉分類タスクにおいて最先端の機械学習モデルより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.469551405169408
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are advanced AI systems applied across various domains, including NLP, information retrieval, and recommendation systems. Despite their adaptability and efficiency, LLMs have not been extensively explored for signal processing tasks, particularly in the domain of global navigation satellite system (GNSS) interference monitoring. GNSS interference monitoring is essential to ensure the reliability of vehicle localization on roads, a critical requirement for numerous applications. However, GNSS-based positioning is vulnerable to interference from jamming devices, which can compromise its accuracy. The primary objective is to identify, classify, and mitigate these interferences. Interpreting GNSS snapshots and the associated interferences presents significant challenges due to the inherent complexity, including multipath effects, diverse interference types, varying sensor characteristics, and satellite constellations. In this paper, we extract features from a large GNSS dataset and employ LLaVA to retrieve relevant information from an extensive knowledge base. We employ prompt engineering to interpret the interferences and environmental factors, and utilize t-SNE to analyze the feature embeddings. Our findings demonstrate that the proposed method is capable of visual and logical reasoning within the GNSS context. Furthermore, our pipeline outperforms state-of-the-art machine learning models in interference classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、NLP、情報検索、レコメンデーションシステムなど、さまざまな領域にまたがる高度なAIシステムである。 適応性と効率性にもかかわらず、LSMは信号処理タスク、特にグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)干渉監視の分野において、広範囲に研究されていない。 GNSS干渉監視は、道路における車両のローカライゼーションの信頼性を確保するために不可欠であり、多くのアプリケーションにとって重要な要件である。 しかし、GNSSベースの位置決めは妨害デバイスからの干渉に弱いため、精度を損なう可能性がある。 主な目的は、これらの干渉を特定し、分類し、緩和することである。 GNSSスナップショットと関連する干渉の解釈は、マルチパス効果、多様な干渉タイプ、様々なセンサー特性、衛星コンステレーションなど、固有の複雑さのために重大な課題を呈している。 本稿では,大規模なGNSSデータセットから特徴を抽出し,LLaVAを用いて広範囲な知識ベースから関連情報を検索する。 我々は, 干渉や環境要因の解釈に即時工学を用い, t-SNEを用いて特徴埋め込みを解析する。 提案手法は, GNSSコンテキスト内で視覚的, 論理的推論が可能なことを示す。 さらに、パイプラインは干渉分類タスクにおいて最先端の機械学習モデルより優れています。

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