Multimodal-to-Text Prompt Engineering in Large Language Models Using Feature Embeddings for GNSS Interference Characterization

📄 arXiv: 2501.05079v2 📥 PDF

作者: Harshith Manjunath, Lucas Heublein, Tobias Feigl, Felix Ott

分类: cs.AI, eess.SP

发布日期: 2025-01-09 (更新: 2025-01-15)

期刊: IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), March 2025, Milan, Italy

DOI: 10.1109/WCNC61545.2025.10978760

💡 一句话要点

提出基于多模态大语言模型的GNSS干扰特征提取与分类方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: GNSS干扰监测 多模态大语言模型 LLaVA 提示工程 特征嵌入 干扰分类 信号处理

📋 核心要点

  1. GNSS定位易受干扰，现有方法难以有效应对多径效应和复杂环境因素。
  2. 利用LLaVA等多模态大语言模型，结合提示工程，从GNSS数据中提取并解释干扰特征。
  3. 实验结果表明，该方法在GNSS干扰分类任务中超越了传统机器学习模型。

📝 摘要（中文）

本文探索了大型语言模型（LLMs）在信号处理任务中的应用，特别是在全球导航卫星系统（GNSS）干扰监测领域。GNSS干扰监测对于确保道路车辆定位的可靠性至关重要。然而，基于GNSS的定位容易受到干扰设备的干扰，从而影响其准确性。本文旨在识别、分类和减轻这些干扰。由于多径效应、干扰类型多样、传感器特性各异以及卫星星座等因素，解释GNSS快照和相关干扰极具挑战性。本文从大型GNSS数据集中提取特征，并利用LLaVA从广泛的知识库中检索相关信息。通过提示工程来解释干扰和环境因素，并利用t-SNE分析特征嵌入。结果表明，该方法能够进行GNSS环境下的视觉和逻辑推理，并且在干扰分类任务中优于最先进的机器学习模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决GNSS信号易受干扰，导致定位精度下降的问题。现有方法难以有效应对复杂环境下的多径效应、多样化的干扰类型以及不同传感器特性带来的挑战，缺乏对GNSS信号干扰的有效识别、分类和缓解机制。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（LLMs）的强大知识库和推理能力，结合从GNSS数据中提取的特征，通过提示工程（Prompt Engineering）引导LLM理解和解释干扰类型和环境因素，从而实现更准确的干扰分类。这种方法将GNSS信号处理问题转化为LLM可以理解和处理的自然语言任务。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 从GNSS数据集中提取特征；2) 使用LLaVA等多模态LLM，结合提取的特征和提示工程，从知识库中检索相关信息；3) 利用提示工程解释干扰和环境因素；4) 使用t-SNE等降维技术分析特征嵌入，可视化特征分布；5) 使用LLM进行干扰分类。

关键创新：最重要的技术创新点在于将多模态大语言模型引入GNSS干扰分类任务，并利用提示工程来引导LLM进行推理和解释。与传统的机器学习方法相比，该方法能够利用LLM的知识库和推理能力，更好地理解和解释复杂的GNSS信号干扰模式。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 特征提取方法的设计，需要选择能够有效表征GNSS信号干扰特征的参数；2) 提示工程的设计，需要设计合适的提示语，引导LLM理解GNSS信号和干扰类型；3) LLaVA等LLM的选择和配置，需要根据任务需求选择合适的LLM，并进行适当的微调或参数调整；4) t-SNE等降维技术的应用，用于可视化特征嵌入，帮助理解特征分布和LLM的推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在GNSS干扰分类任务中优于最先进的机器学习模型。具体性能数据未知，但论文强调了该方法在视觉和逻辑推理方面的能力，以及在干扰分类精度上的提升。通过t-SNE可视化，可以清晰地观察到不同干扰类型在特征空间中的分布情况。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通、自动驾驶、无人机导航等领域，提高GNSS定位的可靠性和安全性。通过准确识别和分类GNSS干扰，可以有效降低因干扰导致的定位误差，提升车辆导航的稳定性和安全性，为自动驾驶等高精度定位应用提供保障。未来，该方法还可扩展到其他类型的信号处理任务中。

📄 摘要（原文）

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.