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。

関連論文リスト

• Diffusion Models for Future Networks and Communications: A Comprehensive Survey [65.97057929688499]
  近年のGenerative AI(GenAI)の台頭は、無線通信やネットワークの変革的進歩を触媒している。 GenAIファミリーの中では、拡散モデル(DM)が強力な選択肢として注目されている。 我々は,将来の通信システムにおけるDMの理論的基礎と実践的応用の包括的概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T04:59:58Z)
• Federated Learning: A Survey on Privacy-Preserving Collaborative Intelligence [0.0]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習の分野における変革的パラダイムとして登場した。 この調査は、フェデレートラーニングの簡潔かつ包括的概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T16:10:29Z)
• Unsupervised Time-Series Signal Analysis with Autoencoders and Vision Transformers: A Review of Architectures and Applications [0.22499166814992438]
  ラベルなしの時系列データは教師なし学習の進歩を促している。 本稿では、教師なし信号解析におけるオートエンコーダと視覚変換器の適用の最近の進歩を概観する。 これらのモデルが特徴抽出、異常検出、様々な信号タイプにまたがる分類を可能にする方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T15:19:12Z)
• Small Object Detection: A Comprehensive Survey on Challenges, Techniques and Real-World Applications [0.15705429611931052]
  小型物体検出(SOD)はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 ディープラーニングの最近の進歩は革新的なソリューションを導入している。 軽量ニューラルネットワーク、知識蒸留(KD)、自己教師型学習といった新興トレンドは、検出効率を改善する上で有望な方向を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T12:58:13Z)
• ViFi-ReID: A Two-Stream Vision-WiFi Multimodal Approach for Person Re-identification [3.3743041904085125]
  人物再識別(ReID)は、安全検査、人員計数などにおいて重要な役割を担っている。 現在のReIDアプローチのほとんどは、主に目的条件の影響を受けやすい画像から特徴を抽出する。 我々は、Wi-Fi信号のチャネル状態情報(CSI)を介して歩行者からの歩行情報をキャプチャすることで、広く利用可能なルータをセンサデバイスとして活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T15:34:11Z)
• Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.19054491600832]
  Deepfakeは、特定の条件下で非常にリアルな顔画像やビデオを作成するための技術だ。 この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。 本研究では, 顔交換, 顔再現, 話し顔生成, 顔属性編集の4つの代表的なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:12:34Z)
• Object Detectors in the Open Environment: Challenges, Solutions, and Outlook [95.3317059617271]
  オープン環境のダイナミックで複雑な性質は、オブジェクト検出器に新しくて恐ろしい挑戦をもたらす。 本稿では,オープン環境におけるオブジェクト検出器の総合的なレビューと解析を行う。 データ/ターゲットの変化の次元に基づいて、4つの四分法(ドメイン外、カテゴリ外、堅牢な学習、漸進的な学習)を含むフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T19:32:39Z)
• Data Distribution Dynamics in Real-World WiFi-Based Patient Activity Monitoring for Home Healthcare [8.851469744409336]
  本稿では,在宅医療における日常活動のリアルタイムモニタリングにおけるWiFi信号の適用について検討する。 それは、高齢者介護のための堅牢でコンテキスト対応のWiFiセンシングシステムの現実的な開発を導くことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T08:58:53Z)
• Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
  デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。 無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。 そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
• Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and Insights [52.024964564408]
  本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。 それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。 我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:39:57Z)
• Federated Learning on Edge Sensing Devices: A Review [0.0]
  プライバシ、ハードウェア、接続性の制限に対するソリューションとして、フェデレートラーニング(FL)が登場している。 FLの主要な原則、ソフトウェアフレームワーク、テストベッドに重点を置いています。 また,現在のセンサ技術,センサ装置の特性,FLを利用したセンサアプリケーションについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T12:55:26Z)
• MyDigitalFootprint: an extensive context dataset for pervasive computing applications at the edge [7.310043452300736]
  MyDigitalFootprintは、スマートフォンセンサーデータ、物理的な近接情報、オンラインソーシャルネットワークのインタラクションを含む大規模なデータセットである。 自然環境における31人のボランティアユーザーによる2ヶ月の計測で、制限なしの行動を可能にする。 データセットの有効性を示すために,各種機械学習タスクを利用したコンテキスト認識3つのアプリケーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T07:59:47Z)
• A Comprehensive Study of Real-Time Object Detection Networks Across Multiple Domains: A Survey [9.861721674777877]
  ディープニューラルネットワークに基づくオブジェクト検出器は継続的に進化しており、様々な用途で使用されている。 安全クリティカルなアプリケーションは高い精度と信頼性を必要とするが、低遅延タスクにはリソースとエネルギー効率のネットワークが必要である。 既存のネットワークの基準ベンチマークは存在せず、新しいネットワークを設計するための標準評価ガイドラインも存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T12:01:16Z)
• GraSens: A Gabor Residual Anti-aliasing Sensing Framework for Action Recognition using WiFi [52.530330427538885]
  WiFiベースのヒューマンアクション認識(HAR)は、スマートリビングやリモート監視といったアプリケーションにおいて、有望なソリューションと見なされている。 本稿では,無線機器からのWiFi信号を用いた動作を,多様なシナリオで直接認識する,エンド・ツー・エンドのGabor残差検知ネットワーク(GraSens)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:20:16Z)
• Distributed intelligence on the Edge-to-Cloud Continuum: A systematic literature review [62.997667081978825]
  このレビューは、現在利用可能な機械学習とデータ分析のための最先端ライブラリとフレームワークに関する包括的なビジョンを提供することを目的としている。 現在利用可能なEdge-to-Cloud Continuumに関する実験的な研究のための、主要なシミュレーション、エミュレーション、デプロイメントシステム、テストベッドも調査されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T08:06:05Z)
• Roadmap on Signal Processing for Next Generation Measurement Systems [0.222020259427608]
  人工知能と機械学習の最近の進歩は、研究の注目をインテリジェントでデータ駆動の信号処理へとシフトさせている。 このロードマップは、次世代計測システムに向けた今後の課題と研究の機会を強調するために、最先端の手法と応用について批判的な概要を提示する。 基礎研究から工業研究まで幅広い分野をカバーし、研究分野ごとの現在と将来の発展の傾向と影響を反映した簡潔なテーマのセクションで組織されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T19:39:34Z)
• Distributed Learning in Wireless Networks: Recent Progress and Future Challenges [170.35951727508225]
  次世代のワイヤレスネットワークは、エッジデバイスが収集するさまざまな種類のデータを分析する多くの機械学習ツールやアプリケーションを可能にする。 エッジデバイスが生データ交換なしでMLモデルを協調的にトレーニングできるようにする手段として,分散学習と推論技術が提案されている。 本稿では,ワイヤレスエッジネットワーク上で分散学習を効率的に効果的に展開する方法を包括的に研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T20:57:56Z)
• Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
  この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。 さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T13:01:16Z)
• Smart Anomaly Detection in Sensor Systems: A Multi-Perspective Review [0.0]
  異常検出は、期待される振る舞いから著しく逸脱するデータパターンを特定することに関わる。 データ分析からe-health、サイバーセキュリティ、予測メンテナンス、障害防止、産業自動化に至るまで、幅広いアプリケーション領域があるため、これは重要な研究課題である。 本稿では,センサシステムの特定の領域における異常検出に使用される最先端手法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T09:56:16Z)
• Survey of Network Intrusion Detection Methods from the Perspective of the Knowledge Discovery in Databases Process [63.75363908696257]
  本稿では,侵入検知器の開発を目的として,ネットワークデータに適用された手法について概説する。 本稿では,データのキャプチャ,準備,変換,データマイニング,評価などの手法について論じる。 この文献レビューの結果、ネットワークセキュリティ分野のさらなる研究のために考慮すべきいくつかのオープンな問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-27T11:21:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。