論文の概要: Generative AI for RF Sensing in IoT systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07506v1
- Date: Wed, 10 Jul 2024 09:51:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 17:11:48.803999
- Title: Generative AI for RF Sensing in IoT systems
- Title（参考訳）: IoTシステムにおけるRFセンシングのための生成AI
- Authors: Li Wang, Chao Zhang, Qiyang Zhao, Hang Zou, Samson Lasaulce, Giuseppe Valenzise, Zhuo He, Merouane Debbah,
- Abstract要約: RF(Radio Frequency)センシングは、人間の活動と環境変化の費用対効果と非侵襲的なモニタリングで際立っている。
従来のRFセンシング手法は、ノイズ、干渉、不完全なデータ、高いデプロイメントコストなど、重大な課題に直面している。
本稿では、IoTエコシステムにおけるこれらの制限を克服するジェネレーティブAI(GenAI)の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.326067512318163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development of wireless sensing technologies, using signals such as Wi-Fi, infrared, and RF to gather environmental data, has significantly advanced within Internet of Things (IoT) systems. Among these, Radio Frequency (RF) sensing stands out for its cost-effective and non-intrusive monitoring of human activities and environmental changes. However, traditional RF sensing methods face significant challenges, including noise, interference, incomplete data, and high deployment costs, which limit their effectiveness and scalability. This paper investigates the potential of Generative AI (GenAI) to overcome these limitations within the IoT ecosystem. We provide a comprehensive review of state-of-the-art GenAI techniques, focusing on their application to RF sensing problems. By generating high-quality synthetic data, enhancing signal quality, and integrating multi-modal data, GenAI offers robust solutions for RF environment reconstruction, localization, and imaging. Additionally, GenAI's ability to generalize enables IoT devices to adapt to new environments and unseen tasks, improving their efficiency and performance. The main contributions of this article include a detailed analysis of the challenges in RF sensing, the presentation of innovative GenAI-based solutions, and the proposal of a unified framework for diverse RF sensing tasks. Through case studies, we demonstrate the effectiveness of integrating GenAI models, leading to advanced, scalable, and intelligent IoT systems.
- Abstract（参考訳）: 環境データ収集にWi-Fi、赤外線、RFなどの信号を用いた無線センシング技術の開発は、モノのインターネット(IoT)システムにおいて大きく進歩している。
これらのうち、RF(Radio Frequency)センシングは、人間の活動と環境変化の費用対効果と非侵襲的なモニタリングで際立っている。
しかし、従来のRFセンシング手法は、ノイズ、干渉、不完全データ、高いデプロイメントコストなど、その有効性とスケーラビリティを制限している重要な課題に直面している。
本稿では、IoTエコシステム内のこれらの制限を克服するGenerative AI(GenAI)の可能性について検討する。
我々は,現在最先端のGenAI技術に関する総合的なレビューを行い,RFセンシング問題への応用に焦点をあてる。
高品質な合成データの生成、信号品質の向上、マルチモーダルデータの統合により、GenAIはRF環境の再構築、ローカライゼーション、イメージングのための堅牢なソリューションを提供する。
さらに、GenAIの汎用性により、IoTデバイスが新しい環境に適応し、見えないタスクに適応し、効率とパフォーマンスを向上させることができる。
本稿の主な貢献は、RFセンシングにおける課題の詳細な分析、革新的なGenAIベースのソリューションの提示、多種多様なRFセンシングタスクのための統一フレームワークの提案などである。
ケーススタディを通じて、GenAIモデルの統合の有効性を実証し、高度でスケーラブルでインテリジェントなIoTシステムを実現する。
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