Wi-FiのCSI（チャネル状態情報）を使用した活動認識は、低コストでWi-Fiデバイスのみで高齢者の監視などに利用できるため、注目されています。しかし、CSIベースのセンシングの精度とカバレッジは、環境内のWi-Fiデバイスの数に依存しており、実際のシナリオではコストパフォーマンスの観点から望ましくありません。
この課題に対処するため、本研究では、マイクロワットレベルのエネルギー消費を持つバックキャスタタグを使用したWi-Fi CSIベースのセンシング方法を提案します。バックキャスタタグを環境に導入することで、Wi-Fiデバイスから異なるWi-Fiチャネル上のCSIを受信でき、Wi-Fiデバイスを増設することなくCSI観測数を増加させることができます。
発表論文
- Erdélyi, V., Miyao, K., Uchiyama, A., & Murakami, T. (2023, March). Towards Activity Recognition Using Wi-Fi CSI from Backscatter Tags. In 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops) (pp. 346-349). IEEE.
- Erdélyi, V., Miyao, K., Uchiyama, A., & Murakami, T. (2024, June). Poster: Activity Recognition Using CSI Backscatter with Commodity Wi-Fi. In Proceedings of the 22nd Annual International Conference on Mobile Systems, Applications and Services (pp. 636-637).
