論文の概要: A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08008v2
- Date: Tue, 29 Jul 2025 12:53:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.05281
- Title: A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects
- Title（参考訳）: Wi-Fiセンサの汎用性に関する調査:分類学、技術、データセット、今後の研究動向
- Authors: Fei Wang, Tingting Zhang, Wei Xi, Han Ding, Ge Wang, Di Zhang, Yuanhao Cui, Fan Liu, Jinsong Han, Jie Xu, Tony Xiao Han,
- Abstract要約: Wi-Fiセンシングは、人間の活動を認識し、バイタルサインを監視し、コンテキスト認識アプリケーションを可能にする強力な非侵入技術として登場した。
しかし、Wi-Fiセンシングの性能は、大きなドメインシフトのため、新しいユーザ、デバイス、環境に適用されると劣化することが多い。
この課題に対処するため、研究者らはWi-Fiセンシングシステムの堅牢性と適応性の向上を目的とした幅広い一般化手法を提案している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.772082334809678
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wi-Fi sensing has emerged as a powerful non-intrusive technology for recognizing human activities, monitoring vital signs, and enabling context-aware applications using commercial wireless devices. However, the performance of Wi-Fi sensing often degrades when applied to new users, devices, or environments due to significant domain shifts. To address this challenge, researchers have proposed a wide range of generalization techniques aimed at enhancing the robustness and adaptability of Wi-Fi sensing systems. In this survey, we provide a comprehensive and structured review of over 200 papers published since 2015, categorizing them according to the Wi-Fi sensing pipeline: experimental setup, signal preprocessing, feature learning, and model deployment. We analyze key techniques, including signal preprocessing, domain adaptation, meta-learning, metric learning, data augmentation, cross-modal alignment, federated learning, and continual learning. Furthermore, we summarize publicly available datasets across various tasks,such as activity recognition, user identification, indoor localization, and pose estimation, and provide insights into their domain diversity. We also discuss emerging trends and future directions, including large-scale pretraining, integration with multimodal foundation models, and continual deployment. To foster community collaboration, we introduce the Sensing Dataset Platform (SDP) for sharing datasets and models. This survey aims to serve as a valuable reference and practical guide for researchers and practitioners dedicated to improving the generalizability of Wi-Fi sensing systems.
- Abstract（参考訳）: Wi-Fiセンシングは、人間の活動を認識し、バイタルサインを監視し、商用無線デバイスを使用したコンテキスト認識アプリケーションを可能にする強力な非侵入技術として登場した。
しかし、Wi-Fiセンシングの性能は、大きなドメインシフトのため、新しいユーザ、デバイス、環境に適用されると劣化することが多い。
この課題に対処するため、研究者らはWi-Fiセンシングシステムの堅牢性と適応性の向上を目的とした幅広い一般化手法を提案している。
本調査では、Wi-Fiセンシングパイプラインに従って分類し、実験セットアップ、信号前処理、特徴学習、モデル展開という、2015年以降に発行された200以上の論文の総合的かつ構造化されたレビューを提供する。
我々は,信号前処理,ドメイン適応,メタラーニング,メトリックラーニング,データ拡張,クロスモーダルアライメント,フェデレートラーニング,継続学習といった重要な技術を分析した。
さらに,アクティビティ認識やユーザ識別,屋内のローカライゼーション,ポーズ推定など,さまざまなタスクにまたがる公開データセットを要約し,ドメインの多様性に関する洞察を提供する。
また,大規模事前学習,マルチモーダル基盤モデルの統合,継続的展開など,新たなトレンドや今後の方向性についても論じる。
コミュニティのコラボレーションを促進するために、データセットとモデルを共有するためのSensing Dataset Platform(SDP)を紹介します。
本調査は,Wi-Fiセンサシステムの汎用性向上にむけて,研究者や実践者にとって貴重な参考かつ実践的なガイドとなることを目的としている。
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