論文の概要: RadarLLM: Adapting Pretrained Large Language Models for Marine Radar Target Detection with Preference-aware Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12089v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 16:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.39179
• Title: RadarLLM: Adapting Pretrained Large Language Models for Marine Radar Target Detection with Preference-aware Loss
• Title（参考訳）: RadarLLM: 優先認識損失による海面レーダターゲット検出のための事前訓練済み大言語モデル適応
• Authors: Qiying Hu,
• Abstract要約: 本稿では,RadarLLMについて紹介する。 RadarLLMは、さまざまな検出シナリオで、最先端のベースラインを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in pre-trained large language models (LLMs) have demonstrated their capacities to capture universal knowledge, making them promising general-purpose optimization solvers for wireless signal processing. Motivated by these findings, we take the first step towards fine-tuning pre-trained LLMs for the effective analysis of radar signal features in marine target detection tasks. Nevertheless, directly fine-tuning pre-trained LLMs on marine target detection tasks tends to suffer from pronounced overfitting, particularly in challenging low signal-to-clutter ratio (SCR) scenarios. This overfitting primarily stems from the model's tendency to memorize spurious or noisy feature patterns rather than learning discriminative structures that generalize well to unseen data. To address this challenge, we introduce RadarLLM, a novel fine-tuning framework that utilizes an effective preference-aware loss. Unlike conventional training strategies that uniformly optimize all feature tokens, this loss function selectively optimizes different feature patches based on their online evaluated learning values, thus guiding the model to focus on the most generalizable patterns during optimization. We theoretically demonstrate the effectiveness of the evaluated learning values by transforming the problem as selecting useful feature tokens. Extensive experiments on real-world marine radar datasets show that 1) the proposed loss function is much better than the original one, with particularly significant gains in challenging low SCR scenarios and 2) RadarLLM consistently outperforms state-of-the-art baselines across diverse detection scenarios, with particularly notable gains under limited training data conditions.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM(pre-trained large language model)の進歩は、その普遍的な知識を捉える能力を示し、無線信号処理のための汎用最適化を約束している。 これらの知見に触発されて,海洋目標検出タスクにおけるレーダ信号の特徴を効果的に解析するために,訓練済みのLLMを微調整する第一歩を踏み出した。 それでも、海洋目標検出タスクを直接微調整したLLMは、特にSCR(低信号対クラッタ比)のシナリオにおいて、明らかに過度な適合に悩まされる傾向にある。 この過剰適合は主に、目に見えないデータによく一般化する識別的構造を学ぶよりも、スプリケートまたはノイズの多い特徴パターンを記憶する傾向に起因している。 この課題に対処するために,効果的な選好認識損失を利用した新しい微調整フレームワークであるRadarLLMを紹介する。 すべての特徴トークンを均一に最適化する従来のトレーニング戦略とは異なり、この損失関数はオンライン評価された学習値に基づいて異なる特徴パッチを選択的に最適化する。 有用な特徴トークンの選択として問題を変換することで,評価された学習値の有効性を理論的に実証する。 実世界の海洋レーダーデータセットの大規模な実験は、このことを示している 1) 提案した損失関数は,従来のものよりもはるかに優れており,特に低SCRシナリオに挑戦する際の顕著な利得がある。 2) RadarLLMは、訓練データ条件が限定された場合、さまざまな検出シナリオにおいて、最先端のベースラインを一貫して上回る。

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