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J-GLOBAL ID：202002289189763836   整理番号：20A1862894

無線マルチパス効果の組み込みによる細粒度センシングのブースティング【JST・京大機械翻訳】

Boosting fine-grained activity sensing by embracing wireless multipath effects

著者 (6件)： Niu Kai (Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Fusang (Peking University, Beijing, China) ,  Xiong Jie (University of Massachusetts Amherst) ,  Li Xiang (Peking University, Beijing, China) ,  Yi Enze (Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Daqing (Peking University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CoNEXT ’18  ページ： 139-151  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： データ通信における大きな成功により,無線信号が現在,人間の呼吸モニタリング,指ジェスチャー認識,会話時の微妙なchin運動追跡を含む微細粒接触レス活性センシングのために利用され,それらは,粗粒体と四肢運動と異なり,これらの微細粒運動がミリメートルのスケールにあり,従って検出が困難である。良好なセンシング性能は1つの位置で達成できるが,性能は非常に近くの位置で劇的に劣化する。本論文では,センシングにおける静的マルチパスの影響を明らかにすることにより,センシング性能を著しく改善するために人工「仮想」マルチパスを追加する新しい方法を提案した。注意深く設計した「仮想」マルチパスにより,余分なハードウェアなしでソフトウェアで純粋に各位置でセンシング性能を向上できる。単一アンテナを装備した1つのWi-Fiトランシーバペアを有する3つの微細粒センシングアプリケーションに対する提案した方法の有効性を実証した。呼吸モニタリングのために,「ブラインドスポット」を除去でき,完全なカバレッジ呼吸センシングを達成した。指ジェスチャ認識のために,このシステムは,認識精度を33%から81%まで著しく増加させることができる。chin運動追跡のために,92.8%の精度で文章における話し言葉音節の数を計算することができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アンテナ ,  データ通信 ,  音節 ,  ハードウェア ,  *ソフトウェア ,  有効性 ,  話し言葉 ,  会話
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  *多経路 ,  ジェスチャー認識 ,  *ブースティング ,  認識精度 ,  WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： チャネル状態情報 ,  細粒の人間活動 ,  マルチパス ,  無線センシング

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線 ,  マルチパス ,  組み込み ,  細粒度 ,  センシング ,  ブースティング