論文の概要: NGGAN: Noise Generation GAN Based on the Practical Measurement Dataset for Narrowband Powerline Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01850v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 02:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 12:09:05.149446
• Title: NGGAN: Noise Generation GAN Based on the Practical Measurement Dataset for Narrowband Powerline Communications
• Title（参考訳）: 狭帯域電力線通信のための実測データに基づくNGGAN
• Authors: Ying-Ren Chien, Po-Heng Chou, You-Jie Peng, Chun-Yuan Huang, Hen-Wai Tsao, Yu Tsao,
• Abstract要約: 本稿では,データ合成のための実測ノイズサンプルの複雑な特性を学習する,NGGAN(Nozz Generation GAN)と呼ばれる新しい生成対向ネットワークを提案する。 シミュレーションの結果,提案したNGGANから発生するノイズサンプルは実雑音サンプルに非常に近いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.68930533749534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To effectively process impulse noise for narrowband powerline communications (NB-PLCs) transceivers, capturing comprehensive statistics of nonperiodic asynchronous impulsive noise (APIN) is a critical task. However, existing mathematical noise generative models only capture part of the characteristics of noise. In this study, we propose a novel generative adversarial network (GAN) called noise generation GAN (NGGAN) that learns the complicated characteristics of practically measured noise samples for data synthesis. To closely match the statistics of complicated noise over the NB-PLC systems, we measured the NB-PLC noise via the analog coupling and bandpass filtering circuits of a commercial NB-PLC modem to build a realistic dataset. To train NGGAN, we adhere to the following principles: 1) we design the length of input signals that the NGGAN model can fit to facilitate cyclostationary noise generation; 2) the Wasserstein distance is used as a loss function to enhance the similarity between the generated noise and training data; and 3) to measure the similarity performances of GAN-based models based on the mathematical and practically measured datasets, we conduct both quantitative and qualitative analyses. The training datasets include: 1) a piecewise spectral cyclostationary Gaussian model (PSCGM); 2) a frequency-shift (FRESH) filter; and 3) practical measurements from NB-PLC systems. Simulation results demonstrate that the generated noise samples from the proposed NGGAN are highly close to the real noise samples. The principal component analysis (PCA) scatter plots and Fr\'echet inception distance (FID) analysis have shown that NGGAN outperforms other GAN-based models by generating noise samples with superior fidelity and higher diversity.
• Abstract（参考訳）: 狭帯域電力線通信(NB-PLC)トランシーバに対するインパルスノイズを効果的に処理し、非周期非同期インパルスノイズ(APIN)の包括的な統計をキャプチャする。 しかし、既存の数理ノイズ生成モデルはノイズの特性の一部しか捉えていない。 本研究では,データ合成のための実測ノイズサンプルの複雑な特性を学習する,NGGAN(Nozz Generation GAN)と呼ばれる新しい生成対向ネットワークを提案する。 我々は,NB-PLCモデムのアナログ結合と帯域通過フィルタ回路を用いて,NB-PLCシステムの複雑なノイズの統計と密に一致させ,現実的なデータセットを構築した。 NGGANを訓練するには、以下の原則に従う。 1) NGGANモデルに適合する入力信号の長さを設計し, シクロ定常雑音発生を容易にする。 2)Wasserstein距離は、発生したノイズとトレーニングデータとの類似性を高めるために損失関数として使用される。 3) 数学的および実測データに基づくGANモデルとの類似性評価を行うため, 定量的および定性的な解析を行った。 トレーニングデータセットには以下のものがある。 1) 片方向スペクトルシクロ定常ガウスモデル(PSCGM) 2)周波数シフト(FRESH)フィルタ,及び 3)NB-PLCシステムによる実測。 シミュレーションの結果,提案したNGGANから発生するノイズサンプルは実雑音サンプルに非常に近いことがわかった。 The principal component analysis (PCA) scatter plots and Fr\'echet inception distance (FID) analysis has shown that NGGAN are shown outperforming other GAN-based model by generated noise sample with superior fidelity and higher diversity。

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