論文の概要: A New Paradigm for Device-free Indoor Localization: Deep Learning with
Error Vector Spectrum in Wi-Fi Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06490v1
- Date: Sat, 25 Mar 2023 04:33:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-16 21:47:36.169209
- Title: A New Paradigm for Device-free Indoor Localization: Deep Learning with
Error Vector Spectrum in Wi-Fi Systems
- Title（参考訳）: デバイスフリー屋内ローカライゼーションのための新しいパラダイム:Wi-Fiシステムにおける誤差ベクトルスペクトルを用いたディープラーニング
- Authors: Wen Liu, An-Hung Hsiao, Li-Hsiang Shen, Kai-Ten Feng
- Abstract要約: 本稿では,デバイスレス屋内ローカライゼーションのための新しい誤りベクトル支援学習手法を提案する。
提案手法はディープニューラルネットワークを用いて屋内環境における人物の位置を分類する。
実験の結果,提案手法は従来の機械学習手法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.010598383249521
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The demand for device-free indoor localization using commercial Wi-Fi devices
has rapidly increased in various fields due to its convenience and versatile
applications. However, random frequency offset (RFO) in wireless channels poses
challenges to the accuracy of indoor localization when using fluctuating
channel state information (CSI). To mitigate the RFO problem, an error vector
spectrum (EVS) is conceived thanks to its higher resolution of signal and
robustness to RFO. To address these challenges, this paper proposed a novel
error vector assisted learning (EVAL) for device-free indoor localization. The
proposed EVAL scheme employs deep neural networks to classify the location of a
person in the indoor environment by extracting ample channel features from the
physical layer signals. We conducted realistic experiments based on OpenWiFi
project to extract both EVS and CSI to examine the performance of different
device-free localization techniques. Experimental results show that our
proposed EVAL scheme outperforms conventional machine learning methods and
benchmarks utilizing either CSI amplitude or phase information. Compared to
most existing CSI-based localization schemes, a new paradigm with higher
positioning accuracy by adopting EVS is revealed by our proposed EVAL system.
- Abstract（参考訳）: 商用Wi-Fiデバイスを用いたデバイスフリー屋内ローカライゼーションの需要は、その利便性と汎用性から、様々な分野で急速に増加している。
しかし、無線チャネルにおけるランダム周波数オフセット(RFO)は、変動チャネル状態情報(CSI)を使用する場合の屋内位置決めの精度に課題をもたらす。
RFO問題を軽減するために、信号の高分解能とRFOに対するロバスト性によりエラーベクトルスペクトル(EVS)が考案される。
これらの課題に対処するために,デバイスレス屋内ローカライゼーションのための新しいエラーベクトル支援学習(EVAL)を提案する。
提案手法では,物理層信号から十分なチャネル特徴を抽出することにより,深層ニューラルネットワークを用いて屋内環境における人物の位置を分類する。
我々は,OpenWiFiプロジェクトに基づく実測実験を行い,ESVとCSIの双方を抽出し,デバイスフリーのローカライゼーション技術の性能について検討した。
実験の結果,提案手法はCSI振幅および位相情報を利用した従来の機械学習手法やベンチマークよりも優れていた。
既存のcsiベースのローカライズ方式と比較して,evsの採用による位置決め精度の高い新しいパラダイムが提案されている。
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