ідея - 信號處理 - # 使用OTFS信號進行雷達感測的兩階段神經網絡去噪

使用兩階段神經網絡進行雷達感測的實用OTFS信號去噪

Q: 如何進一步提高在極低信噪比下的雷達感測性能?

在極低信噪比（SNR）下提高雷達感測性能的關鍵在於進一步優化信號處理技術和深度學習模型。首先，可以考慮改進生成對抗網絡（GAN）的架構，以增強其在噪聲環境中的生成能力。例如，通過引入更深層的網絡結構或使用更先進的損失函數來提高生成器的性能，從而更有效地去噪。此外，增強數據集的多樣性，通過合成不同噪聲條件下的數據來訓練模型，可以提高模型的泛化能力。 其次，對於卷積神經網絡（CNN）模型，可以考慮使用更複雜的網絡架構，如殘差網絡（ResNet）或稠密網絡（DenseNet），這些架構能夠更好地捕捉信號中的特徵，從而提高預測的準確性。此外，使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，也能進一步提高性能。 最後，針對特定的雷達應用場景，調整模型的超參數和訓練策略，例如使用自適應學習率或早停法，能夠在不同的噪聲環境中達到最佳的性能。

Q: 如何在不同的雷達應用場景中權衡兩階段神經網絡模型的複雜性和性能?

在不同的雷達應用場景中，權衡兩階段神經網絡模型的複雜性和性能需要考慮多個因素。首先，應用場景的需求是關鍵。例如，在需要高精度的目標檢測和跟踪的場景中，可能需要更複雜的模型來捕捉細微的信號特徵，這可能會導致計算成本的增加。因此，選擇合適的模型架構和深度是至關重要的。 其次，模型的訓練時間和推理速度也是需要考慮的因素。在實時雷達應用中，推理速度至關重要，因此可能需要選擇較輕量的模型或進行模型壓縮，以確保在保持性能的同時，能夠快速響應。 此外，數據的可用性和質量也會影響模型的選擇。在數據稀缺或質量不高的情況下，可能需要使用更簡單的模型來避免過擬合，而在數據豐富的情況下，可以考慮使用更複雜的模型來提高性能。 最後，進行交叉驗證和性能評估，根據不同場景的具體需求，選擇最合適的模型架構和參數設置，能夠有效地平衡複雜性和性能。

Q: OTFS信號在其他雷達感測任務(如目標分類)中的應用潛力是什麼?

OTFS信號在其他雷達感測任務中的應用潛力非常廣泛，特別是在目標分類方面。OTFS信號的延遲-多普勒（DD）域特性使其能夠有效地捕捉目標的運動特徵，這對於目標分類至關重要。通過分析目標在DD域中的特徵，能夠提取出與目標類型相關的獨特模式，從而提高分類的準確性。 此外，結合深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），可以進一步提升OTFS信號在目標分類中的性能。這些模型能夠自動學習和提取特徵，從而減少人工特徵工程的需求，並提高分類的效率和準確性。 OTFS信號還具有良好的抗干擾能力，這使其在複雜環境中進行目標分類時，能夠保持穩定的性能。此外，OTFS信號的靈活性使其能夠適應不同的雷達應用場景，無論是靜態目標還是動態目標，都能夠進行有效的分類。 總之，OTFS信號在目標分類等雷達感測任務中展現出巨大的應用潛力，未來的研究可以進一步探索其在多目標識別、行為分析等領域的應用。

Основні поняття

本文提出了一種兩階段神經網絡模型,用於從OTFS信號中估計多個目標的範圍和速度。第一階段使用生成對抗網絡(GAN)去噪受污染的OTFS樣本,顯著提高了數據質量。第二階段使用卷積神經網絡(CNN)模型預測多個目標的速度和範圍值。該兩階段方法即使在極低信噪比情況下,也能以高精度預測多個目標的範圍和速度,並優於現有方法。

Анотація

本文的目標是從延遲-多普勒(DD)域中導出多個目標的範圍和速度,用於使用正交時頻空間(OTFS)信號的雷達感測。噪聲污染會影響OTFS信號在實際環境中的性能,使雷達感測具有挑戰性。

本文提出了一種兩階段方法來解決這個問題。在第一階段,我們使用生成對抗網絡(GAN)去噪受污染的OTFS樣本,顯著提高了數據質量。之後,去噪的信號被送入卷積神經網絡(CNN)模型,以預測多個目標的速度和範圍值。

該兩階段方法即使在極低信噪比(-20至0 dB)情況下,也能以高精度預測多個目標的範圍和速度,並優於現有方法。與現有文獻相比,該方法在更高的範圍和速度下仍能保持較低的均方根誤差(RMSE)值,展示了其在處理噪聲數據方面的強大能力。

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在-20 dB信噪比下,對於兩個目標,我們獲得了22.49 m的範圍RMSE和14.7 m/s的速度RMSE。
在-15 dB信噪比下,對於兩個目標,我們獲得了11.68 m的範圍RMSE和8.43 m/s的速度RMSE。
在-15 dB信噪比下,對於三個目標,我們獲得了23.92 m的範圍RMSE和10.71 m/s的速度RMSE。
在-20 dB信噪比下,對於四個目標,我們獲得了61.06 m的範圍RMSE和24.50 m/s的速度RMSE。
在-20 dB信噪比下,對於三個目標,我們獲得了28.92 m的範圍RMSE。

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Ключові висновки, отримані з

Practical Radar Sensing Using Two Stage Neural Network for Denoising OTFS Signals

by Ashok S Kuma... о arxiv.org 09-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.00897.pdf

Practical Radar Sensing Using Two Stage Neural Network for Denoising OTFS Signals

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如何進一步提高在極低信噪比下的雷達感測性能?

在極低信噪比（SNR）下提高雷達感測性能的關鍵在於進一步優化信號處理技術和深度學習模型。首先，可以考慮改進生成對抗網絡（GAN）的架構，以增強其在噪聲環境中的生成能力。例如，通過引入更深層的網絡結構或使用更先進的損失函數來提高生成器的性能，從而更有效地去噪。此外，增強數據集的多樣性，通過合成不同噪聲條件下的數據來訓練模型，可以提高模型的泛化能力。
其次，對於卷積神經網絡（CNN）模型，可以考慮使用更複雜的網絡架構，如殘差網絡（ResNet）或稠密網絡（DenseNet），這些架構能夠更好地捕捉信號中的特徵，從而提高預測的準確性。此外，使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，也能進一步提高性能。
最後，針對特定的雷達應用場景，調整模型的超參數和訓練策略，例如使用自適應學習率或早停法，能夠在不同的噪聲環境中達到最佳的性能。

如何在不同的雷達應用場景中權衡兩階段神經網絡模型的複雜性和性能?

在不同的雷達應用場景中，權衡兩階段神經網絡模型的複雜性和性能需要考慮多個因素。首先，應用場景的需求是關鍵。例如，在需要高精度的目標檢測和跟踪的場景中，可能需要更複雜的模型來捕捉細微的信號特徵，這可能會導致計算成本的增加。因此，選擇合適的模型架構和深度是至關重要的。
其次，模型的訓練時間和推理速度也是需要考慮的因素。在實時雷達應用中，推理速度至關重要，因此可能需要選擇較輕量的模型或進行模型壓縮，以確保在保持性能的同時，能夠快速響應。
此外，數據的可用性和質量也會影響模型的選擇。在數據稀缺或質量不高的情況下，可能需要使用更簡單的模型來避免過擬合，而在數據豐富的情況下，可以考慮使用更複雜的模型來提高性能。
最後，進行交叉驗證和性能評估，根據不同場景的具體需求，選擇最合適的模型架構和參數設置，能夠有效地平衡複雜性和性能。

OTFS信號在其他雷達感測任務(如目標分類)中的應用潛力是什麼?

OTFS信號在其他雷達感測任務中的應用潛力非常廣泛，特別是在目標分類方面。OTFS信號的延遲-多普勒（DD）域特性使其能夠有效地捕捉目標的運動特徵，這對於目標分類至關重要。通過分析目標在DD域中的特徵，能夠提取出與目標類型相關的獨特模式，從而提高分類的準確性。
此外，結合深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），可以進一步提升OTFS信號在目標分類中的性能。這些模型能夠自動學習和提取特徵，從而減少人工特徵工程的需求，並提高分類的效率和準確性。
OTFS信號還具有良好的抗干擾能力，這使其在複雜環境中進行目標分類時，能夠保持穩定的性能。此外，OTFS信號的靈活性使其能夠適應不同的雷達應用場景，無論是靜態目標還是動態目標，都能夠進行有效的分類。
總之，OTFS信號在目標分類等雷達感測任務中展現出巨大的應用潛力，未來的研究可以進一步探索其在多目標識別、行為分析等領域的應用。