Wi-Fiチャンネル状態情報に基づくコンテキスト認識のための転移学習技術

基于Wi-Fi信道状态信息的上下文识别的迁移学习技术

基本信息

批准号：
21H03428
负责人：
前川卓也
金额：
$ 10.98万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

Wi-Fi電波を用いた環境非依存な行動認識のため、Wi-Fi ToA（Time of Arrival）を用いた、Wi-Fi端末（スマートフォンなど）間の物理的距離を推定する手法を開発した。本研究では、環境に設置されたAPと各端末間で計測されたToAを利用して、グラフニューラルネットワークにより端末とAP間の地理的関係性を捉える。本成果は情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会で発表し、学生発表奨励賞など2件の賞を受賞した。本成果は、UbiCompやPercomといった当該分野の最難関会議に論文投稿を行う予定である。また、これまでに開発した手法の派生的な研究として、Wi-Fi端末が撮影した画像とWiFi信号を用いて、屋内位置推定システムを容易に構築する手法を提案し、当該分野の代表的な国際雑誌であるElsevier Pervasive and Mobile Computingにその成果を発表した。提案手法は、ショッピングモールなどでの屋内位置推定を前提とし、画像から大まかな位置推定を行ったあと画像に対応付けられたWi-Fi電波の潜在表現をモールのフロアマップ上に埋め込むことでフロアの電波マップを得る。また、年度内の成果発表までは至らなかったが、電波の到来角、到来時間、ドップラー速度に関する環境に依存しない情報をWi-Fi CSI（チャネル状態情報）を用いて同時推定する手法を開発し、実環境にてその評価実験を行っている。本成果をまとめ、2023年度中に成果発表を行う予定である。

为了使用Wi-Fi无线电波识别与环境无关的行为，我们开发了一种使用Wi-Fi TOA（到达时间）估算Wi-Fi设备（例如智能手机）之间物理距离的方法。在这项研究中，我们使用在环境中安装的AP和每个终端之间测量的TOA，图形神经网络捕获了终端与AP之间的地理关系。这项成就是在日本无处不在的计算系统研究小组的信息处理协会中提出的，并获得了两个奖项，包括学生演讲鼓励奖。结果将提交给该领域最具挑战性的会议，例如Ubicomp和Percom。此外，作为迄今为止对这些方法开发的衍生研究，我们提出了一种可以使用Wi-Fi设备和WiFi信号拍摄的图像来轻松构建室内位置估计系统的方法，并在Elsevier Pervasive和Mobile Computing中介绍了该现场国际领先的国际杂志的结果。该方法在购物中心等假设室内位置估计，并从图像中大致估算位置估算，然后嵌入与图像相关的Wi-Fi无线电波在购物中心地板地板上相关的潜在表示，以获得地板无线电图。此外，尽管我们无法在财政年度内宣布结果，但我们开发了一种方法，可以同时估计有关无线电波到达角度，到达时间和使用Wi-Fi CSI（通道状态信息）的无线电波到达角度，到达时间和多普勒速度的信息，并在真实环境中进行了评估实验。结果总结，结果将在2023年宣布。