論文の概要: TRGR: Transmissive RIS-aided Gait Recognition Through Walls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21566v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 12:42:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 18:02:39.924795
• Title: TRGR: Transmissive RIS-aided Gait Recognition Through Walls
• Title（参考訳）: TRGR:壁を通したRIS支援歩行認識
• Authors: Yunlong Huang, Junshuo Liu, Jianan Zhang, Tiebin Mi, Xin Shi, Robert Caiming Qiu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい透過性再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援歩行認識システムTRGRを提案する。 TRGRは、一対のトランシーバーからのチャネル状態情報の大きさ測定のみを用いて、壁を通して人間の身元を認識することができる。 実験の結果, TRGRの平均精度は97.88%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.91946613664339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait recognition with radio frequency (RF) signals enables many potential applications requiring accurate identification. However, current systems require individuals to be within a line-of-sight (LOS) environment and struggle with low signal-to-noise ratio (SNR) when signals traverse concrete and thick walls. To address these challenges, we present TRGR, a novel transmissive reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided gait recognition system. TRGR can recognize human identities through walls using only the magnitude measurements of channel state information (CSI) from a pair of transceivers. Specifically, by leveraging transmissive RIS alongside a configuration alternating optimization algorithm, TRGR enhances wall penetration and signal quality, enabling accurate gait recognition. Furthermore, a residual convolution network (RCNN) is proposed as the backbone network to learn robust human information. Experimental results confirm the efficacy of transmissive RIS, highlighting the significant potential of transmissive RIS in enhancing RF-based gait recognition systems. Extensive experiment results show that TRGR achieves an average accuracy of 97.88\% in identifying persons when signals traverse concrete walls, demonstrating the effectiveness and robustness of TRGR.
• Abstract（参考訳）: 無線周波数(RF)信号による歩行認識は、正確な識別を必要とする多くの潜在的な応用を可能にする。 しかし、現在のシステムでは、信号がコンクリートと厚い壁を横切る場合、個人はLOS(Line-of-sight)環境に留まり、低信号対雑音比(SNR)に苦しむ必要がある。 これらの課題に対処するために,新しい透過的再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援歩行認識システムTRGRを提案する。 TRGRは、一対のトランシーバーからのチャネル状態情報(CSI)の大きさ測定のみを用いて、壁を通して人間のアイデンティティを認識することができる。 具体的には、透過的RISと構成変更最適化アルゴリズムを併用することにより、TRGRは壁透過性と信号品質を高め、正確な歩行認識を可能にする。 さらに,頑健な人的情報を学習するためのバックボーンネットワークとして,残差畳み込みネットワーク(RCNN)を提案する。 実験の結果, 透過性RISの有効性が確認され, RFを用いた歩行認識システムにおける透過性RISの有効性が示唆された。 その結果, TRGRは, 信号がコンクリート壁を横切るときの平均精度を97.88倍に向上し, TRGRの有効性とロバスト性を示した。

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