論文の概要: Accurate Passive Radar via an Uncertainty-Aware Fusion of Wi-Fi Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04733v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 08:26:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 16:25:52.659909
• Title: Accurate Passive Radar via an Uncertainty-Aware Fusion of Wi-Fi Sensing Data
• Title（参考訳）: Wi-Fiセンシングデータの不確実性を考慮した正確なパッシブレーダ
• Authors: Marco Cominelli, Francesco Gringoli, Lance M. Kaplan, Mani B. Srivastava, Federico Cerutti,
• Abstract要約: Wi-Fiデバイスは、周囲で何が起きているのかを検知し、人間の活動を識別するパッシブレーダーシステムとして効果的に利用することができる。 本稿では,データ生成に係わる潜在分布を推定するために,変分自動エンコーダを用いたアーキテクチャを提案する。 我々は、同一のWi-Fi受信機の異なるアンテナで処理された融合データにより、人間の活動認識の精度が向上することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.511211994847173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wi-Fi devices can effectively be used as passive radar systems that sense what happens in the surroundings and can even discern human activity. We propose, for the first time, a principled architecture which employs Variational Auto-Encoders for estimating a latent distribution responsible for generating the data, and Evidential Deep Learning for its ability to sense out-of-distribution activities. We verify that the fused data processed by different antennas of the same Wi-Fi receiver results in increased accuracy of human activity recognition compared with the most recent benchmarks, while still being informative when facing out-of-distribution samples and enabling semantic interpretation of latent variables in terms of physical phenomena. The results of this paper are a first contribution toward the ultimate goal of providing a flexible, semantic characterisation of black-swan events, i.e., events for which we have limited to no training data.
• Abstract（参考訳）: Wi-Fiデバイスは、周囲で何が起きているのかを検知し、人間の活動を識別するパッシブレーダーシステムとして効果的に利用することができる。 本稿では,データ生成に係わる潜伏分布を推定するために変分オートエンコーダを用いる原理的アーキテクチャと,アウト・オブ・ディストリビューション活動を検出するためのエビデンシャルディープラーニングを提案する。 同一のWi-Fi受信機の異なるアンテナで処理された融合データは、最新のベンチマークと比較すると、人間の活動認識の精度が向上するが、分布外サンプルに直面して、物理現象の観点から潜伏変数の意味論的解釈を可能にすることは、まだ有益である。 本稿は,ブラックスワンイベントのフレキシブルでセマンティックな特徴付け,すなわちトレーニングデータに制限のないイベントの提供という,究極の目標への最初の貢献である。

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