Identification of Conductive Tags Based on Radio Reflection Patterns Using LSTM
LSTMを用いた電波反射パターンに基づく導電性タグ識別
近年，人やモノの識別(対象識別)は在庫管理や勤務時間管理，セキュリティなど様々な分野で注目を集めています．RFIDなどがこの目的でよく利用されていますが，RFIDリーダーの導入が必要となるという課題があります．一方で，Wi-Fiを使ったセンシング(ワイヤレスセンシング)は近年広く普及しているWi-Fi機器を使用できるため導入コストが削減できるという利点がありますが，従来のワイヤレスセンシングでは対象にデバイスなどを装着しないため，対象識別が重要な課題となっています．
そこで，本研究ではWi-Fiを利用して低コストな人やモノの識別を実現することを目的としています．この目的のため，私たちはアンテナアレイを用いて受信信号強度の空間分布をカメラのように可視化するWi-Fiイメージングという技術に着目しました．反射信号に明確な影響を与える導電性材料を用いてタグを作成し，反射波特有のパターンを生成させ，Wi-Fiイメージングによってそれらの反射パターンを捉えることにより対象の識別を行います．ただし，反射信号はマルチパスフェージングの影響を大きく受けるため，タグ，送信機，受信アンテナアレイ間の相対位置によってイメージング結果は変化します．従って，対象が一定の方向に移動する環境(ドアや通路など)を想定し，イメージング結果の時系列を使用してLSTM(Long Short Time Memory)によるタグ識別を検討しています．
発表論文
- 森田幸歩, 前田透, 中川善博, 内山彰, & 東野輝夫. (2020). Wi-Fi 電波を用いたイメージングによる対象識別法の検討. マルチメディア, 分散協調とモバイルシンポジウム 2203 論文集, 2020, 1271-1279.
- 森田幸歩, 中川善博, 内山彰, & 東野輝夫. (2021). 対象識別に向けた WiFi イメージングのシミュレーションによる検討. 電子情報通信学会技術研究報告; 信学技報, 120(315), 57-62.
- 森田幸歩, 内山彰, & 東野輝夫. (2021). 時系列 WiFi イメージを用いた深層学習によるタグ識別法の検討. 第 29 回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 139-146.