論文の概要: One Snapshot is All You Need: A Generalized Method for mmWave Signal Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21122v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 03:24:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:48.377004
- Title: One Snapshot is All You Need: A Generalized Method for mmWave Signal Generation
- Title（参考訳）: ワンスナップショット:mmWave信号生成のための一般化された方法
- Authors: Teng Huang, Han Ding, Wenxin Sun, Cui Zhao, Ge Wang, Fei Wang, Kun Zhao, Zhi Wang, Wei Xi,
- Abstract要約: フルシーンmmWave信号生成に適したフレームワークであるmmGenを提案する。
物理信号伝達モデルを構築することにより、mGenは人間に反射された、環境に反射されたmWave信号を合成する。
商用のmmWaveデバイスとKinectセンサーを用いたプロトタイプシステムによる広範囲な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.790309349652196
- License:
- Abstract: Wireless sensing systems, particularly those using mmWave technology, offer distinct advantages over traditional vision-based approaches, such as enhanced privacy and effectiveness in poor lighting conditions. These systems, leveraging FMCW signals, have shown success in human-centric applications like localization, gesture recognition, and so on. However, comprehensive mmWave datasets for diverse applications are scarce, often constrained by pre-processed signatures (e.g., point clouds or RA heatmaps) and inconsistent annotation formats. To overcome these limitations, we propose mmGen, a novel and generalized framework tailored for full-scene mmWave signal generation. By constructing physical signal transmission models, mmGen synthesizes human-reflected and environment-reflected mmWave signals from the constructed 3D meshes. Additionally, we incorporate methods to account for material properties, antenna gains, and multipath reflections, enhancing the realism of the synthesized signals. We conduct extensive experiments using a prototype system with commercial mmWave devices and Kinect sensors. The results show that the average similarity of Range-Angle and micro-Doppler signatures between the synthesized and real-captured signals across three different environments exceeds 0.91 and 0.89, respectively, demonstrating the effectiveness and practical applicability of mmGen.
- Abstract（参考訳）: 無線センシングシステム、特にmmWave技術は、プライバシーの強化や照明条件の悪化など、従来のビジョンベースのアプローチよりも明確な利点がある。
FMCW信号を利用するこれらのシステムは、ローカライゼーションやジェスチャー認識など、人間中心の応用に成功している。
しかし、多様なアプリケーションのための包括的なmmWaveデータセットは乏しく、前処理されたシグネチャ(例えば、ポイントクラウドやRAヒートマップ)や一貫性のないアノテーションフォーマットによって制約されることが多い。
これらの制限を克服するため、フルシーンのmmWave信号生成に適した新しい一般化されたフレームワークであるmmGenを提案する。
物理信号伝達モデルを構築することにより、構築された3Dメッシュから人間と環境を反射したmmWave信号を合成する。
さらに、材料特性、アンテナゲイン、マルチパス反射を考慮に入れ、合成信号のリアリズムを高める。
商用のmmWaveデバイスとKinectセンサーを用いたプロトタイプシステムによる広範囲な実験を行った。
その結果、3つの異なる環境における合成信号と実捕獲信号のレンジアングル信号とマイクロドップラー信号の平均的類似度は0.91および0.89を超え、mGenの有効性と実用性を示した。
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