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| 講演名 | 2023-01-20 11:25 ［ショートペーパー］ビームフォーミングフィードバックを用いたリアルタイム侵入者検知 ○近藤綜太・山本高至（京大）・西尾理志（京大/東工大）・田谷昭仁（京大/東大）  SeMI2022-100 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、IEEE 802.11ac以降の標準規格においてSTA（Station）からAP（Access Point）に返送される ビームフォーミングフィードバック（BFF：Beamforming Feedback）を用いて侵入者検知を実行する手法を紹介する。 BFFはチャネル状態情報（CSI：Channel State Information）の部分情報である ビームフォーミングフィードバック行列やサブキャリア平均されたストリームSNR（Signal-to-Noise power Ratio）を含むため、 センシング特徴量として注目されている。 本稿では初めに、ストリームSNRの時系列データの変動係数がSSNR（Sensing SNR）を 実験的に評価する指標の一つであることを示す。 SSNRとは、センシング性能を定量化する指標のことで、センシング対象がAP及びSTAに近いほど増加する性質を持つ。 実験により、ストリームSNRの変動係数がSSNRと同様の性質を持つことを確認する。 本稿では続いて、ストリームSNRの変動係数を用いた侵入者検知をリアルタイムで実現する。 無人の部屋を想定し、侵入者の動作によって増加するストリームSNRの変動係数を評価することで侵入者の存在を判定する。 市販のAPを用いた実験により、ストリームSNRの変動係数を用いたリアルタイム侵入者検知の実現可能性を示す。 |
| （英） | This paper introduces a method of human intrusion detection using beamforming feedback (BFF), which is returned from the station (STA) to the access point (AP) in the IEEE 802.11ac or later standard. The BFF has been attracted for its sensing capability because it contains partial information on channel state information (CSI), beamforming feedback matrices, and stream signal-to-noise power ratio (SNR) averaged over subcarriers. This paper first shows that the coefficient of variation (CV) of the stream SNR time series is one of the metrics that experimentally evaluates the sensing SNR (SSNR). The SSNR is a metric that quantitatively characterizes sensing performance and has the characteristics of being higher the closer the sensing target is to the AP or STA. An experiment using commercial WiFi verifies that the CV of stream SNR has characteristics similar to SSNR. Subsequently, this paper proposes a human intrusion detection method using the CV of stream SNR. This method determines the presence of an intrusion in an unoccupied room by evaluating the CV of stream SNR, which increases with the intruder's movement. An experiment using commercial WiFi devices shows the feasibility of real-time human intrusion detection based on the CV of stream SNR. | |
| キーワード | （和） | ワイヤレスセンシング / ビームフォーミングフィードバック / / / / / / |
| （英） | wireless sensing / beamforming feedback / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 341, SeMI2022-100, pp. 134-139, 2023年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-100 | |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2022-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI SeMI |
| 開催期間 | 2023-01-19 - 2023-01-20 |
| 開催地（和） | 鳴門グランドホテル海月 |
| 開催地（英） | Naruto grand hotel |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2023-01-SeMI-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ビームフォーミングフィードバックを用いたリアルタイム侵入者検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-time Human Intrusion Detection with Beamforming Feedback |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ワイヤレスセンシング / wireless sensing |
| キーワード(2)（和/英） | ビームフォーミングフィードバック / beamforming feedback |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
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| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 綜太 / Sota Kondo / コンドウ ソウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学/東京工業大学 (略称： 京大/東工大) Kyoto University/Tokyo Institute of Technology (略称： Kyoto Univ./Tokyo Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田谷 昭仁 / Akihito Taya / タヤ アキヒト |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学/東京大学 (略称： 京大/東大) Kyoto University/The University of Tokyo (略称： Kyoto Univ./Univ. Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-20 11:25:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-100 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.341 |
| ページ範囲 | pp.134-139 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) |
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