Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Определение присутствия человека с помощью фильтра Колмогорова-Винера и нейронных сетей с управляемыми рекуррентными блоками методом Wi-Fi-сканирования

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(2)-11

Полный текст:

Аннотация

Использование значений индикатора уровня принятого сигнала (RSSI) для обнаружения присутствия человека является хорошо известным методом определения Wi-Fi. В данной статье рассматривается обзор существующих алгоритмов, решающих эту задачу. Предложены два новых метода, основанных на дискретном фильтре Колмогорова-Винера и нейронной сети с управляемыми рекуррентными нейронами. Представлены результаты эксперимента по обнаружению человека вместе с анализом точности алгоритмов.

Об авторах

Павел Павлович ШИБАЕВ
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Россия

Студент кафедры АСВК факультета ВМК МГУ



Андрей Андреевич ЧУПАХИН
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Россия

Аспирант, математик кафедры АСВК факультета ВМК МГУ



Список литературы

1. E. Khorov, I. Levitsky, and I. F. Akyildiz. Current Status and Directions of IEEE 802.11be, the Future Wi-Fi 7. IEEE Access, vol. 8, 2020, pp. 88664-88688.

2. Wi-Fi Sensing, Wireless Broadband Alliance. Available: https://wballiance.com/resource/wi-fi-sensing/, accessed: 07-Apr-2022.

3. D.D. Coleman and D.A. Westcott. CWNA: Certified Wireless Network Administrator Study Guide: Exam CWNA-107. Sybex, 2018, 1024 p.

4. M.A.A. Karunarathna and I.J. Dayawansa. Energy absorption by the human body from RF and microwave emissions in Sri Lanka. Sri Lankan Journal of Physics, vol. 7, 2006, pp. 35-47.

5. U.M. Qureshi, F.K. Shaikh et al. RF path and absorption loss estimation for underwater wireless sensor networks in different water environments. Sensors (Basel), vol. 16, issue 6, 2016, article no. 890, 15 p.

6. H. Wang, F. Zhang, and W. Zhang. Human Detection through RSSI Processing with Packet Dropout in Wireless Sensor Network. Journal of Sensors, vol. 2020, article ID 4758103, 9 p.

7. S. Sigg, U. Blanke, and G. Troster. The telepathic phone: Frictionless activity recognition from WiFi- RSSI. In Proc. of the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), 2014, pp. 148-155.

8. P. Santiprapan, K. Sengchuai et al. Development of an adaptive device-free human detection system for residential lighting load control. Computers & Electrical Engineering, vol. 93, 2021, article ID 107233.

9. C. Xu, B. Firner et al. SCPL: Indoor device-free multi-subject counting and localization using radio signal strength. In Proc. of the 12th International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN’13), 2013, pp. 79-90.

10. Y. Yuan, J. Zhao et al. Estimating crowd density in an RF-based dynamic environment. IEEE Sensors Journal, vol. 13, issue 10, 2013, pp. 3837–3845.

11. C. Schleicher. Kolmogorov-Wiener filters for finite time series. SSRN Electronic Journal, 2004, 31 p.

12. F.R. Hampel. The influence curve and its role in robust estimation. Journal of the American Statistical Association, vol. 69, no. 346, 1974, pp. 383-393.

13. F. A. Gers, D. Eck, and J. Schmidhuber. Applying LSTM to time series predictable through time-window approaches. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2130, 2002, pp. 669–676.

14. T. Cinto, A.L. Gradvohl et al. Solar flare forecasting using time series and extreme gradient boosting ensembles. Solar Physics, vol. 295, issue 7, 2020, article no. 93.

15. M.J. Kane, N. Price et al. Comparison of Arima and random forest time series models for prediction of avian influenza H5N1 outbreaks. BMC Bioinformatics, vol. 15, 2014, article no. 272.

16. P. Shibaev. Kolmogorov-Wiener filter implementation, GRU neural network, experimental data. Available: https://github.com/shibaeff/RSSISensing, accessed 12.06.2022.


Рецензия

Для цитирования:


ШИБАЕВ П.П., ЧУПАХИН А.А. Определение присутствия человека с помощью фильтра Колмогорова-Винера и нейронных сетей с управляемыми рекуррентными блоками методом Wi-Fi-сканирования. Труды Института системного программирования РАН. 2022;34(2):135-144. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(2)-11

For citation:


SHIBAEV P.P., CHUPAKHIN A.A. Wi-Fi sensing Human Detection with Kolmogorov-Wiener Filter and Gated Recurrent Neural Networks. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2022;34(2):135-144. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(2)-11



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)