Wi-Fiチャネル状態情報を用いた屋内建具の開閉状態変化の検知手法

尾原, 和也, 前川, 卓也, 松下, 康之

近年のWi-Fi通信環境の普及により，Wi-Fi電波を利用した屋内位置推定技術や行動認識技術の研究がさかんに行われてきた．一般に普及しているWi-Fi技術を用いることで，安価に位置推定や行動認識システムが構築可能となる．本研究ではそのようなWi-Fi技術を用いて，ドアや窓の開閉のような屋内建具の開閉状態変化を検知する手法を実現する．提案手法は，人の侵入検知や空調の制御，高齢者の見守り等への応用が期待される．本研究では，環境内にWi-FiアクセスポイントとWi-Fiモジュールを搭載したPCを1台ずつ設置し，PCから得られるWi-Fi電波の伝搬情報のみを用いることで建具の開閉状態変化を検知する手法を提案する．本研究ではWi-Fi電波の伝搬情報として，各送受信アンテナ間のマルチパス情報が得られるWi-Fiチャネル状態情報を利用し，アンサンブル学習と隠れマルコフモデルを用いて各建具の状態の認識を行う．また，独立成分分析を利用して各建具の状態変化によるチャネル状態情報への影響を分離することを試みる．

Recently, because Wi-Fi technology is widespread, many researchers have attempted to construct indoor positioning systems and activity recognition systems by utilizing Wi-Fi signals. These systems work with already installed wireless communication networks inexpensively. In this study, we try to detect events of indoor fixtures such as door open/close and window open/close events. Our proposed method can be used for implementing such applications as intrusion detection, adaptive HVAC control, and monitoring an independently living elderly person. In this study, we achieve event detection using a commodity Wi-Fi access point and a computer equipped with a commodity Wi-Fi module. Specifically, we detect the events using Wi-Fi channel state information (CSI) that describes the effect of multipath combining ensemble learning and hidden Markov models. Also, we attempt to decompose time-series data that reflect signal changes caused by events of objects in the environment using independent component analysis (ICA).

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