抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
侵入検知は,人々のPossessionsのセキュリティにおいて重要な役割を果たしている。ビデオ,赤外ベース,RFID,UWBなどのアプローチは十分な検出精度を提供することができる。しかし,それらはすべての広い展開を妨げる専用ハードウェア展開と厳密な使用条件を必要とする。コミュニケーションを越えて,WLANも一般化されたセンサネットワークとして作用する,配置柔軟性,被覆率,及び費用の効率におけるその利点のためにWLANによる運動検出に作用する幾つかの研究がある。それにもかかわらず,移動速度が非常に遅い場合にそれらのどれもヒト運動を正確に検出できないのでそれらは侵入検知には適さない。本論文では,エンティティの移動速度が非常に遅い場合でもである侵入検出のための適切な速度独立装置自由エンティティ検出のための正確な方法としてSIEDを提案した。実体は非常に遅い速度で移動している時,影響はより小さくなった。従来法では,エンティティの移動速度が非常に遅い場合にその性能は急激に格下げという点で限界がある。最近,無線ネットワークのPHY層でチャネル状態情報(CSI)をより正確に移動エンティティを検出する可能性を持つことが示されている。本論文では,異なる移動速度の存在を検出するための802.11n無線ネットワークと確率法のCSIのレバレッジを行った。SIEDは各CSI副搬送波の振幅の分散の変動を捕捉し,するエンティティ検出確率問題に対する隠れMarkovモデル(HMM)を組み合わせたものである。市販WiFiデバイスを用いたSIEDを実装し,二つの典型的なテストベッドを用いて提案法を評価し,SIEDは異なる実体移動速度下で98%以上の平均検出精度を達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
