Fugu-MT 論文翻訳(概要): Autoencoder Models for Point Cloud Environmental Synthesis from WiFi Channel State Information: A Preliminary Study

論文の概要: Autoencoder Models for Point Cloud Environmental Synthesis from WiFi Channel State Information: A Preliminary Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20541v1
Date: Tue, 29 Apr 2025 08:36:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.814038
Title: Autoencoder Models for Point Cloud Environmental Synthesis from WiFi Channel State Information: A Preliminary Study
Title（参考訳）: WiFiチャネル状態情報を用いたポイントクラウド環境合成のためのオートエンコーダモデル:予備的検討
Authors: Daniele Pannone, Danilo Avola,
Abstract要約: 本稿では,WiFiチャネル状態情報データから点雲を生成するためのディープラーニングフレームワークを提案する。提案手法の有効性を実験的に検証し,無線センシングおよび環境マッピングへの応用の可能性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.63069647746203
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper introduces a deep learning framework for generating point clouds from WiFi Channel State Information data. We employ a two-stage autoencoder approach: a PointNet autoencoder with convolutional layers for point cloud generation, and a Convolutional Neural Network autoencoder to map CSI data to a matching latent space. By aligning these latent spaces, our method enables accurate environmental point cloud reconstruction from WiFi data. Experimental results validate the effectiveness of our approach, highlighting its potential for wireless sensing and environmental mapping applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,WiFiチャネル状態情報データから点雲を生成するためのディープラーニングフレームワークを提案する。我々は、ポイントクラウド生成のための畳み込みレイヤを備えたポイントネットオートエンコーダと、CSIデータを一致した潜在空間にマッピングする畳み込みニューラルネットワークオートエンコーダという、2段階のオートエンコーダアプローチを採用している。これらの遅延空間を整列させることで、WiFiデータから正確な環境点雲の再構成を可能にする。提案手法の有効性を実験的に検証し,無線センシングおよび環境マッピングへの応用の可能性を強調した。

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