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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-15 11:55 WiFiセンシングのための画像・フレームキャプチャによるチャネル状態情報復元 ○下村大貴・神田高望・山本高至（京大）・西尾理志（京大/東工大）・田谷昭仁（京大/青学大）  SeMI2022-42 |
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| 抄録 | （和） | 近年、CSIセンシングの代替手段としてBFMセンシングが研究されている。BFMの取得は機器のカスタマイズが必要ないため、CSIに比べて広い用途への適応が期待されているが、CSIと比べるとセンシング精度は低い。そこで、容易に取得できるBFMからCSIを復元し、高精度なCSIセンシング研究を利用することを考えた。CSI復元の先行研究では、サブキャリア間の情報を用いることでCSI復元の可能性を示したが、精度向上については論じられていない。そこで、本研究ではCSI復元精度向上を目的として、BFMに加えて画像を用いることを提案した。画像とBFMを用いるためにマルチモーダル学習モデルを構築し、実験評価により画像とBFMを両方用いることでBFM、または画像だけでCSI復元した場合よりも高精度となることを示した。 |
| （英） | Recompositing channel state information (CSI) from the beamforming feedback matrix (BFM), which is a compressed version of CSI and can be captured because of its lack of encryption, is an alternative way of implementing firmware-agnostic WiFi sensing. In this study, we propose the use of camera images toward the accuracy enhancement of CSI recomposition from BFM. The key motivation for this vision-aided CSI recomposition is to draw a first-hand insight that the BFM does not fully involve spatial information to recomposite CSI and that this could be compensated by camera images. To leverage the camera images, we use multimodal deep learning, where the two modalities, i.e., images and BFMs, are integrated to recomposite the CSI. We conducted experiments using IEEE 802.11ac devices. The experimental results confirmed that the recomposition accuracy of the proposed multimodal framework is improved compared to the single-modal framework only using images or BFMs. |
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| キーワード | （和） | チャネル状態情報 / ビームフォーミングフィードバック行列 / マルチモーダル学習 / IEEE 802.11ac / / / / |
| （英） | Channel state information / Beamforming feedback matrix / multimodal learning / IEEE 802.11ac / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 108, SeMI2022-42, pp. 98-102, 2022年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-42 | |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2022-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS SR RCS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2022-07-13 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | WiFiセンシングのための画像・フレームキャプチャによるチャネル状態情報復元 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Vision-Aided Frame-Capture-Based CSI Recomposition for WiFi Sensing: A Multimodal Approach |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | チャネル状態情報 / Channel state information |
| キーワード(2)（和/英） | ビームフォーミングフィードバック行列 / Beamforming feedback matrix |
| キーワード(3)（和/英） | マルチモーダル学習 / multimodal learning |
| キーワード(4)（和/英） | IEEE 802.11ac / IEEE 802.11ac |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下村 大貴 / Hiroki Shimomura / シモムラ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神田 高望 / Takamochi Kanda / カンダ タカモチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 高至 / Koji Yamamoto / コウジ ヤマモト |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学/東京工業大学 (略称： 京大/東工大) Kyoto University/Tokyo Institute of Technology (略称： Kyoto Univ./Tokyo Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田谷 昭仁 / Akihito Taya / タヤ アキヒト |
| 第5著者 所属（和/英） | 京都大学/青山学院大学 (略称： 京大/青学大) Kyoto University/Aoyama Gakuin University (略称： Kyoto Univ./Aoyama Gakuin Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-15 11:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-42 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.108 |
| ページ範囲 | pp.98-102 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) |
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