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J-GLOBAL ID：201702241341324407   整理番号：17A1277601

Wi追跡:センサレス環境のためのWiFiに基づく人間活動認識システム【Powered by NICT】

Wi-chase: A WiFi based human activity recognition system for sensorless environments

著者 (7件)： Arshad Sheheryar (Dept. of Computer Science & Engineering, The Univ. of Texas at Arlington, USA) ,  Feng Chunhai (Dept. of Computer Science & Engineering, The Univ. of Texas at Arlington, USA) ,  Liu Yonghe (Dept. of Computer Science & Engineering, The Univ. of Texas at Arlington, USA) ,  Hu Yupeng (College of Information Science and Technology, Hunan Univ., China) ,  Yu Ruiyun (College of Software, Northeastern Univ., China) ,  Zhou Siwang (College of Information Science and Technology, Hunan Univ., China) ,  Li Heng (College of Information Science and Technology, Hunan Univ., China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WoWMoM  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広範な研究努力のは人間の活動検出のためのチャネル状態情報を調べた。束の配列からのCSI(チャネル状態情報)を抽出することにより,統計的に埋め込まれた時間的変動を解析し,対応する人間活動を認識することができる。本論文では,Wi Chase,人間活動検出のためのユビキタスWiFiパケットからCSIに基づくセンサレスシステムを提案した。1つのCSIのみまたはサブキャリアの小さなサブセットを利用した既存方式とは異なり,Wi ChaseはWiFi信号の全ての利用可能なサブキャリアをフルに活かして,それらの相と大きさの両方の変化を組み込んでいる。各サブキャリアは異なるサブキャリアにおける詳細な相関情報含有量のために認識精度を改善する積分情報を有しているので,著者らは,はるかに高い検出精度を達成することができる。著者らの知識の及ぶ限りでは,これは多様な活性を同定し,分類するためにすべてのサブキャリアからの情報を収集する最初のシステムである。著者らの実験結果は,Wi Chaseはロバストであり,多重通信リンクのための97%以上の平均分類精度を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 積分 ,  *副搬送波 ,  経時変化 ,  部分集合 ,  ロバスト性 ,  パケット ,  多重通信
準シソーラス用語： 分類精度 ,  検出精度 ,  認識精度 ,  ユビキタス ,  チャネル状態情報 ,  *人間活動 ,  *WiFi ,  *センサレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 追跡 ,  センサレス ,  環境 ,  WiFi ,  人間 ,  活動認識