講演抄録/キーワード |
講演名 |
2024-01-18 15:35
[ポスター講演]室内環境におけるBackscatterによるWi-Fi CSI行動認識の検討 ○宮尾和樹・エルデーイ ヴィクトル・内山 彰(阪大)・村上友規(NTT) SeMI2023-60 |
抄録 |
(和) |
近年,Wi-Fiチャネル状態情報(CSI)を使用した行動認識は,Wi-Fiデバイスを設置するだけで高齢者見守りなどを可能にするといった導入コストの低さから大きな注目を集めている.しかし,センシングの精度や範囲は環境内のWi-Fiデバイス数に依存し,実用的な場面においてデバイス数を増やすことはコスト・パフォーマンスの観点から望ましくない.この課題に対処するため,本研究では$mu$Wレベルの超低消費電力で動作するbackscatterタグを用いたWi-Fi CSIによる行動認識手法を提案する.提案手法では,既に普及しているWi-Fiデバイスから送信されるCSI測定パケットに対して,backscatterタグを導入することで,異なるWi-FiチャネルにおいてタグからのCSIを受信できるようにする.これによって,多数のWi-Fiデバイスを設置せずともCSIの観測を増やすことができる.3種類の行動を対象に,機械学習による行動認識モデルの性能評価を行った結果,平均精度は94.3%となることを確認した.これらの結果より,backscatter CSIを用いた行動認識が実現可能であることが分かった. |
(英) |
Recently, activity recognition using Wi-Fi CSI has received significant attention due to its low deployment cost, such as enabling elderly monitoring by only requiring Wi-Fi devices to be installed. However, the accuracy and coverage of CSI-based sensing depend on the number of Wi-Fi devices in the environment, which is not desirable from a cost-performance viewpoint in practical scenarios. To address this challenge, we propose a Wi-Fi CSI-based sensing method using backscatter tags with microwatt-level energy consumptionn.
By introducing backscatter tags into the environment, we can receive CSI from tags on different Wi-Fi channels from Wi-Fi devices in the environment. This will increase the number of CSI observations without the need to install a large number of Wi-Fi devices. Our experiment with 3 activities shows that there are significant differences in their CSI data, and that they can be classified using machine learning with 94.3% accuracy, which suggests that activity recognition using backscattered CSI data is feasible. |
キーワード |
(和) |
backscatter tag / Wi-Fi センシング / Wi-Fi CSI / 行動認識 / / / / |
(英) |
backscatter tag / Wi-Fi sensing / Wi-Fi CSI / activity recognition / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 345, SeMI2023-60, pp. 56-57, 2024年1月. |
資料番号 |
SeMI2023-60 |
発行日 |
2024-01-11 (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) |
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