論文の概要: Wireless Sensing With Deep Spectrogram Network and Primitive Based Autoregressive Hybrid Channel Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10378v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 06:33:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:10:56.062224
• Title: Wireless Sensing With Deep Spectrogram Network and Primitive Based Autoregressive Hybrid Channel Model
• Title（参考訳）: ディープスペクトログラムネットワークとプリミティブベース自己回帰ハイブリッドチャネルモデルを用いた無線センシング
• Authors: Guoliang Li, Shuai Wang, Jie Li, Rui Wang, Xiaohui Peng, and Tony Xiao Han
• Abstract要約: 無線センシングに基づくヒューマンモーション認識(hmr)は,シーン理解のための低コスト手法である。 現在のHMRシステムは、レーダー信号を分類するためにサポートベクターマシン(SVM)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。 本稿では,残差マッピング技術を利用してHMR性能を向上させるディープ・スペクトログラム・ネットワーク(DSN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.670058030653458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human motion recognition (HMR) based on wireless sensing is a low-cost technique for scene understanding. Current HMR systems adopt support vector machines (SVMs) and convolutional neural networks (CNNs) to classify radar signals. However, whether a deeper learning model could improve the system performance is currently not known. On the other hand, training a machine learning model requires a large dataset, but data gathering from experiment is cost-expensive and time-consuming. Although wireless channel models can be adopted for dataset generation, current channel models are mostly designed for communication rather than sensing. To address the above problems, this paper proposes a deep spectrogram network (DSN) by leveraging the residual mapping technique to enhance the HMR performance. Furthermore, a primitive based autoregressive hybrid (PBAH) channel model is developed, which facilitates efficient training and testing dataset generation for HMR in a virtual environment. Experimental results demonstrate that the proposed PBAH channel model matches the actual experimental data very well and the proposed DSN achieves significantly smaller recognition error than that of CNN.
• Abstract（参考訳）: 無線センシングに基づくヒューマンモーション認識(hmr)は,シーン理解のための低コスト手法である。 現在のHMRシステムは、レーダー信号を分類するためにサポートベクターマシン(SVM)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。 しかし、深層学習モデルがシステムパフォーマンスを改善するかどうかは現在不明である。 一方、機械学習モデルのトレーニングには大きなデータセットが必要ですが、実験から収集したデータにはコスト対効果と時間がかかります。 無線チャネルモデルはデータセット生成に応用できるが、現在のチャネルモデルはセンシングではなく通信用に設計されている。 そこで本稿では,残差マッピング技術を利用してHMR性能を向上させるディープ・スペクトログラム・ネットワーク(DSN)を提案する。 さらに、仮想環境におけるHMRのための効率的なトレーニングおよびテストデータセット生成を容易にするプリミティブベース自己回帰ハイブリッド(PBAH)チャネルモデルを開発した。 実験結果から,提案するPBAHチャネルモデルは実実験データと非常によく一致し,提案したDSNはCNNよりも認識誤差が大幅に小さいことがわかった。

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