Fugu-MT 論文翻訳(概要): Radar Pulse Deinterleaving with Transformer Based Deep Metric Learning

論文の概要: Radar Pulse Deinterleaving with Transformer Based Deep Metric Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13476v1
Date: Tue, 04 Mar 2025 15:27:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-23 07:08:05.344716
Title: Radar Pulse Deinterleaving with Transformer Based Deep Metric Learning
Title（参考訳）: 変圧器を用いたディープメトリラーニングによるレーダパルス脱インターリーブ
Authors: Edward Gunn, Adam Hosford, Daniel Mannion, Jarrod Williams, Varun Chhabra, Victoria Nockles,
Abstract要約: 特定のパルス列に記録されているエミッターの数は不明である。本稿では,合成データに三重項損失を学習した変圧器を用いて,この問題に対する計量学習手法を提案する。このモデルは、調整された相互情報スコア0.882の他の深層学習モデルと比較して、強い結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: When receiving radar pulses it is common for a recorded pulse train to contain pulses from many different emitters. The radar pulse deinterleaving problem is the task of separating out these pulses by the emitter from which they originated. Notably, the number of emitters in any particular recorded pulse train is considered unknown. In this paper, we define the problem and present metrics that can be used to measure model performance. We propose a metric learning approach to this problem using a transformer trained with the triplet loss on synthetic data. This model achieves strong results in comparison with other deep learning models with an adjusted mutual information score of 0.882.
Abstract（参考訳）: レーダーパルスを受信する場合、記録されたパルストレインは多くの異なるエミッターからのパルスを含むのが一般的である。レーダーパルス除去問題は、これらのパルスを発生したエミッターによって分離するタスクである。特に、特定のパルス列に記録されているエミッタの数は不明である。本稿では,その問題を定義し,モデルの性能測定に使用できる指標を示す。本稿では,合成データに三重項損失を学習した変圧器を用いて,この問題に対する計量学習手法を提案する。このモデルは、調整された相互情報スコア0.882の他の深層学習モデルと比較して、強い結果が得られる。

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