WIFI文献笔记|Placement Matters: Understanding the Effects of Device Placement for WiFi Sensing

本文主要是介绍WIFI文献笔记|Placement Matters: Understanding the Effects of Device Placement for WiFi Sensing,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2023/3/20,天大开学一个多月了,最近开始探索WIFI感知的idea阶段了。

■ 不管研究什么课题,希望一边精读论文,先读个二三十篇,把阅读笔记保留下来;

■ 实验过程细节部分粗读即可,毕竟相研究问题也用不到;

一、文献信息

(1)标题:Placement Matters: Understanding the Effects of Device Placement for WiFi Sensing 
(2)作者:xuanzhi wang,KAI NIU,张大庆
(3)单位:北京大学
(4)期刊:Ubicomp,2022.5
(5)标签:CSI | 感知范围&准确性 | 收发器位置影响

二、摘要

  1. 研究问题

  • 本文研究的是WIFI感知距离受限、非目标带来感知干扰两个问题。

  1. 研究方法

  • 受到WIFI通信感知度量指标SNR的影响,本文提出了WIFI感知能力度量指标SSNR——信噪比感知,用来度量WIFI感知能力

  1. 研究结果

  • 建立了收发器距离和WIFI感知能力的模型:随着收发器距离的增加,感知范围由最初的小椭圆,逐步增加到一个最大的椭圆。进一步增加距离,感知范围呈现减小呈现花生状,最终分开为两个圆分别围绕在收发器周围;

  • 有效解决了两个研究问题:仅仅通过合理放置收发器位置,感知目标有限和受到其他干扰源的影响能较好的解决。

  1. 研究意义

  • 在单目标的场景下,通过放置收发器距离,使用户行走识别系统感知范围增加200%;

  • 在多目标场景下,合理增加收发器距离,使检测范围仅包含感知目标,能在干扰人在0.5m的周围实现准确的呼吸检测

三、前言

  1. 当前研究

(1) 本领域研究

CSI做感知早期工作有人的存在性检测,室内人体跟踪,以及近期的手势/活动识别、呼吸生命特征检测,甚至最新的材料感知(都能搞材料了)和成像,以及鲁棒性和准确性(本论文的价值)

(2)存在问题

感知范围有限:因为WIFI的感知依赖于目标微弱的信号反射,所以感知范围在4-6m,而WIFI通信有几十米;

非目标的干扰:WIFI的信号是多个反射信号叠加的信号,来自非感知目标运动带来的影响也会在接收端信号叠加,对接收信号带来干扰,使WIFI感知只能部署单用户环境下。

(3)别人方案

其一:采用专门信号处理方案,例如CSI商消除硬件带来的噪音,能提高信号质量,缺点是感知范围提升微乎其微;

其二:采用专门硬件设备,例如采用天线阵列的波束成形,将信号聚焦在感知目标从而提升感知范围,缺点是会破坏信号相位,需要设计信号恢复算法使能与波束成形同时使用。

  1. 我们创新

(1)解决思路:

发现感知WIFI感知范围受到收发器距离有明显的影响,进一步研究,设想单用户能不能提高感知范围,多用户下能否控制感知范围排除其他人运动带来干扰;

(2)创新点

★受到WIFI通信度量指标SNR的启发,提出WIFI感知度量指标SSNR,量化WIFI系统感知能力;

★基于SSNR,提出了WIFI感知能力和收发器距离的数学模型,并用实验验证模型的有效性;

★模型发现:当LOS距离增加时,WIFI的感知范围先由较小的椭圆逐步变为最大的椭圆,随后范围之间变小呈现花生状,进一步增加距离时,感知范围分离为围绕收发器的两个椭圆。

★两个研究问题能有效的处理:基于模型的发现,应用在行人步态识别和呼吸检测系统,行走识别的感知范围提升200%,同时当附近有其他人的干扰,人体呼吸依然能准确检测。

三、实验图表

  1. 理论验证实验

(1)实验一:研究静态信号(静态路径叠加的信号)对感知范围的影响

■ 原因:在实验中,发现除了热噪音(硬件自带的)会影响感知性能,静态信号也会有影响。所以,有必要下实验研究一下下

■过程:

研究静态能量对感知范围的影响

影响变量

实验方式

结果

LOS距离不同的静态能量

以步长1m,从1-7m改变LOS距离

成线性关系:静态能量大,干扰感知越强。

不同的环境传播下的静态能量

三种不同场景:会议室、办公室、走廊

同上

障碍物阻挡在不同的位置静态能量

收发器之间距离2-7m,金属面板以1m步长放在收发器之间。

同上

■结论:三个实验表面感知效果和静态功率线性相关的

(2)实验二:验证WIFI感知范围模型的特性;

■ 原因:基于提出的SSNR、感知模型模型由小到大在分开,需要实验来支撑。

■过程:

研究感知范围模型的验证

影响变量

实验方式

结果

验证感知能力的空间分布

金属圆柱选择15个方向滑动,测量信号波动、计算SSNR

得出信号感知热力图,和前面模型椭圆曲线基本吻合

验证SSNR用于感知边界的有效性

金属圆柱虚着呢7个方向,测量速度的准确性和SSNR关系:设定当速度准确性低于80%则为感知边界

得到感知范围边界能用SSNR测量

验证LOS距离对感知范围的影响

收发器之间距离1-7m,以1m的步长增加

感知范围的面积先在增加,后减小

验证多径效应对感知范围的影响

调整收发器位置,来改变静态能量

静态能量对感知范围明显的影响

验证温度、湿度对感知范围的影响

用空调将温度从10°到25°,

加湿器从35%-55%

温差改变感知范围大致相同,湿度增加范围大致缩减

■结论:感知的模型能在验证实验中得到体现(笑话,模型不能验证文章还能收录?)

  1. 案例验证实验

(1)案例一:模型对提高人体行走的感知范围

■ 原因:要验证解决了第一个问题——感知范围有限,需要一个案例来验证。

■过程:

研究案例一:行人行走检测

影响变量

实验方式

结果

环境的影响

选择三个环境:会议室、学生办公室、走廊的影响,收发器距离设置0.5m、3m和8m

通过多径能增加或减少感知范围

不同用户的影响

9名志愿者,身高和体重不一样,带来不同的感知面积

人体反射面积不同也会影响感知面积

家具布局的影响

家具的位置带来静态反射路径,从而有不同的静态能量

静态能量会明显影响感知范围(这个好像上一节做过)

收发器高度的影响

收发器高度差从2m和3m调整,在WRAP和WIFi两种设备上

收发器高度差很小则对感知范围影响小,而较大时,需要考虑高度差的影响

■结论:能够提高行走检测感知范围200%。

(1)案例二:模型对提高呼吸检测的干扰消除

■ 原因:要验证解决了第二个问题——周围人运动的干扰,需要1个案例来验证。

■过程:

研究案例二:呼吸检测检测

影响变量

实验方式

结果

总体性能

选择收发器3m和25m,两个人30次呼吸,同时验证行走、呼吸和手势运动干扰

提出的方法能明显减去干扰的问题

LOS距离的影响

LOS距离从5m到30米增加,步长5米

呼吸检测误差随着LOS距离增加而减少

干扰者数量的影响

验证1个、2个、3个干扰者对呼吸检测的影响

即使达到三个干扰者,亦然能准确检测

干扰者运动轨迹的影响

行走相位对干扰有更强烈影响。所以,需要进一步测试干扰者五种运动估计对呼吸检测的影响

所有的轨迹都能准确测量呼吸。

■结论:周围有人的活动方式,依旧能消除干扰,准确检测呼吸。

四、局限性与展望

  1. 模型的假设:实验的假设是收发器之间人沿着一个方向走的反射是一个常量,尽管很早有文章提出来过,但理论和真实还是会有偏差;

  1. 收发器高度差:实验中发现收发器高度差在2m模型开始有明显偏差,如果从2D到3D(例如一个在天花板、一个在地面),这个方向也是一个比较大挑战。

五、文章启发

■本文的创新点表达有逻辑,一环扣一环:先提出SSNR->基于SSN提出范围模型->基于模型验证案例;

■他的idea产生:好像来源于实际需要,需要提高感知范围,然后发现了合理放置弄个模型来提高范围;

■他这个图:WIFI多径传播信号可借鉴,不要只有三根线,都添加一些家居、环境,这样好看一些。

这篇关于WIFI文献笔记|Placement Matters: Understanding the Effects of Device Placement for WiFi Sensing的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/382340

相关文章

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划 非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问 线性规划2. 第二问 非线性规划 非线性规划 非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2

【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

智能指针的功能 在上一篇笔记提到了在栈和堆上创建变量的区别,使用new关键字创建变量时,需要搭配delete关键字销毁变量。而智能指针的作用就是调用new分配内存时,不必自己去调用delete,甚至不用调用new。 智能指针实际上就是对原始指针的包装。 unique_ptr 最简单的智能指针,是一种作用域指针,意思是当指针超出该作用域时,会自动调用delete。它名为unique的原因是这个

查看提交历史 —— Git 学习笔记 11

查看提交历史 查看提交历史 不带任何选项的git log-p选项--stat 选项--pretty=oneline选项--pretty=format选项git log常用选项列表参考资料 在提交了若干更新,又或者克隆了某个项目之后,你也许想回顾下提交历史。 完成这个任务最简单而又有效的 工具是 git log 命令。 接下来的例子会用一个用于演示的 simplegit

记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 文章目录 文件的状态三个区域检查当前文件状态跟踪新文件取消跟踪(un-tracking)文件重新跟踪(re-tracking)文件暂存已修改文件忽略某些文件查看已暂存和未暂存的修改提交更新跳过暂存区删除文件移动文件参考资料 咱们接着很多天以前的 取得Git仓库 这篇文章继续说。 文件的状态 不管是通过哪种方法,现在我们已经有了一个仓库,并从这个仓

忽略某些文件 —— Git 学习笔记 05

忽略某些文件 忽略某些文件 通过.gitignore文件其他规则源如何选择规则源参考资料 对于某些文件,我们不希望把它们纳入 Git 的管理,也不希望它们总出现在未跟踪文件列表。通常它们都是些自动生成的文件,比如日志文件、编译过程中创建的临时文件等。 通过.gitignore文件 假设我们要忽略 lib.a 文件,那我们可以在 lib.a 所在目录下创建一个名为 .gi

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04 我认为, Git 的学习分为两大块:一是工作区、索引、本地版本库之间的交互;二是本地版本库和远程版本库之间的交互。第一块是基础,第二块是难点。 下面,我们就围绕着第一部分内容来学习,先不考虑远程仓库,只考虑本地仓库。 怎样取得项目的 Git 仓库? 有两种取得 Git 项目仓库的方法。第一种是在本地创建一个新的仓库,第二种是把其他地方的某个

Git 的特点—— Git 学习笔记 02

文章目录 Git 简史Git 的特点直接记录快照,而非差异比较近乎所有操作都是本地执行保证完整性一般只添加数据 参考资料 Git 简史 众所周知,Linux 内核开源项目有着为数众多的参与者。这么多人在世界各地为 Linux 编写代码,那Linux 的代码是如何管理的呢?事实是在 2002 年以前,世界各地的开发者把源代码通过 diff 的方式发给 Linus,然后由 Linus