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科研笔记(八) 深度学习及其在 WiFi 人体感知中的应用(下)

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论文题目:Deep Learning and Its Applications to WiFi Human Sensing: A Benchmark and A Tutorial

 

论文作者:Jianfei Yang, Xinyan Chen, Dazhuo Wang, Han Zou, Chris Xiaoxuan Lu, Sumei Sun, Fellow, IEEE and Lihua Xie, Fellow, IEEE

 

工作单位:新加坡南洋理工大学,英国爱丁堡大学等

 

发表刊物:arxiv, pp. 1-17,2022

 

II. PRELIMINARIES OF WIFI SENSING

 

A. CSI简介

 

在WiFi通信中,CSI(信道状态信息)反映了无线信号经过衍射、反射和散射后在物理环境中的传播情况,描述了通信链路的信道特性。对于一对发射器和接收器天线,CSI描述了多径相移和每个子载波上的幅值衰减。与RSS(接收信号强度)相比,CSI数据具有更好的传感分辨率,在WiFi信号传播的环境下可视为“WiFi图像”。在WiFi感知中,CSI记录功能由专用工具[1]、[2]实现。CSI估计可表示为:

 

H i = ∥ H i ∥ e j ∠ H i H_i=\parallel H_i \parallel e^{j\angle H_i} e j ∠ H i ​

其中
∥ H i ∥ \parallel H_i \parallel H i ​ ∥ 和
∠ H i \angle H_i ∠ H i ​

分别代表第

 

i i i

 

个子载波的幅度和相位。

 

B. CSI工具

 

CSI工具带宽子载波数量设备
Intel 5300 CSI Tool20MHz30Intel 5300 NIC
Atheros CSI Tool20/40MHz56/114Atheros NIC
Nexmon CSI Tool80MHz256智能手机&树莓派

 

C. CSI数据转换和清理

Q:如何处理CSI数据使其适用于WiFi感知?
A1:只使用CSI振幅数据作为输入。
A2:在基于模型的方法中,利用天线之间的CSI相位差异作为输入。
A3: 使用经过处理的CSI多普勒表示,例如,提出BVP(人体坐标速度剖面)来模拟反映人体运动的多普勒特征[31]。

D.CSI数据对人体的影响

 

 

为了将CSI数据与深度学习模型相结合,本文总结了有助于更好地理解深度模型设计的CSI数据属性:

子载波维度 —空间特征
时间维度(连续数据包) —-时间特征
天线维度 —分辨率和信道特征

III. DEEP LEARNING MODELS FOR WIFI SENSING

 

A.用于WiFi感知的深度学习模型(2017-2022)

 

 

B.WiFi感知领域常用深度学习模型的基本原理

 

 

C.WiFi感知领域常用深度学习模型的评价

MLP :参数多,收敛速度慢,计算开销大;
CNN :卷积层过多(>20),梯度消失问题导致性能下降;
RNN :反向传播时存在梯度消失问题,无法捕获CSI的长期依赖关系;
LSTM :克服了Vanilla RNN存在的问题;
Transformer :参数多,训练成本高,且难以收集大量的带有标签的CSI数据。

IV. LEARNING METHODS FOR DEEP WIFI SENSING MODELS

 

 

    1. 监督学习 :传统的深度模型训练依赖于有大量标记数据的监督学习,但数据的收集和标注是现实WiFi感知应用的瓶颈。

 

    1. 少样本学习 :由于只需要少量样本,因此在实际应用中,少样本学习有助于基于WiFi的手势识别和人体识别。

 

    1. 迁移学习 :在WiFi感知场景中,由于CSI数据高度依赖于环境,因此跨域场景十分常见。迁移学习被用来解决跨域问题。

 

    1. 无监督学习 :可以强化模型,获得更好的泛化能力。

 

    1. 集成学习 :可以提高模型分类性能,但计算开销也会成倍增长。

 

 

 

V. EMPIRICAL STUDIES OF DEEP LEARNING IN WIFI SENSING: A BENCHMARK

 

A. 实验设置

 

 

B. 深度模型评估

 

 

C. 学习策略评估

 

 

VI. DISCUSSIONS AND SUMMARY

 

 

PS:由于论文是发表在axvir上的,文中一些细节难免存在疏漏。比如图2中小标题中提到的三种人类活动,而实际图像涉及到了四种活动,并且上下两行的图像来源也没有给出详细的介绍。

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