본 논문은 다중 방출기로부터 수신된 레이더 펄스 열을 각 방출기에 해당하는 펄스로 분리하는 레이더 펄스 역다중화 문제를 다룬다. 특히, 펄스 열 내 방출기의 수는 알 수 없다는 가정하에 문제를 정의하고, 모델 성능 측정을 위한 지표를 제시한다. 합성 데이터로 triplet loss를 이용하여 학습된 transformer 기반의 metric learning 방식을 제안하며, 이 모델은 다른 심층 학습 모델들과 비교하여 0.882의 조정된 상호 정보(adjusted mutual information) 점수를 달성하여 우수한 성능을 보였다.
