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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03428/
• 关键词: ワイヤレスセンシング; 行動認識; WiFi電波; ユビキタスコンピューティング; コンテキスト推定; Wi-Fiチャネル状態情報; Wi-Fi電波

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。

Wi-Fi radio waves are used independently of the environment, and methods for estimating physical distances between Wi-Fi terminals are developed. In this study, environmental settings were used to measure the geographic relationships between AP and AP. The results of this study were presented to the Information Processing Society and two awards were given to students. The results of this paper are: UbiComp and Percom. When the most difficult meeting in this field, the paper submission is scheduled. The research on the development of methods for image and WiFi signal detection at Wi-Fi terminals and the development of methods for easy construction of indoor location estimation systems are presented in the international journal Elsevier Pervasive and Mobile Computing, which represents this field. The proposed method is based on the premise that the image is large enough to estimate the position of the house. The image is large enough to estimate the potential performance of the Wi-Fi radio wave. For example, the annual results report, arrival angle, arrival time and arrival speed of radio waves are used to estimate the environmental dependence information, Wi-Fi CSI (generation status information), and the method for developing and evaluating the environmental dependence information is used. The results of this year are expected to be released in 2023.

项目成果

WeakCounter: Acceleration-based Repetition Counting of Actions with Weakly Supervised Learning

WeakCounter：弱监督学习的基于加速的动作重复计数

• 发表时间: 2021
• 作者: Yuuki Nishino;Takuya Maekawa;Takahiro Hara
• 通讯作者: Takahiro Hara

Comparative Analysis of High- and Low-Performing Factory Workers with Attention-Based Neural Networks

使用基于注意力的神经网络对高绩效和低绩效工厂工人进行比较分析

• 发表时间: 2021
• 作者: Qingxin Xia;Atsushi Wada;Takanori Yoshii;Yasuo Namioka;Takuya Maekawa
• 通讯作者: Takuya Maekawa

Preliminary Investigation of Estimating Distance between Devices via Wi-Fi Round Trip Time Using Positional Embedding of Access Points

使用接入点位置嵌入通过 Wi-Fi 往返时间估计设备之间距离的初步研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuqiao Wang;Takuya Maekawa;Kazuya Ohara;Yasue Kishino;Tomoki Murakami;and Hirantha Abeysekera
• 通讯作者: and Hirantha Abeysekera

距離推定装置、距離推定方法及びプログラム

距离估计装置、距离估计方法及程序

• 发表时间: 2023

Preliminary Investigation of Distance Estimation between Devices via Wi-Fi Round Trip Time

通过Wi-Fi往返时间估计设备间距离的初步研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuqiao Wang;Takuya Maekawa
• 通讯作者: Takuya Maekawa