Multi-Target Device-Free Wireless Sensing Based on Multiplexing Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Device-free wireless sensing (DFWS) is a promising technology which could sense target states without requiring them equipped with any device. In recent years, it has drawn considerable attention due to its potential application in the fields of fatigue driving detection, vital sign monitoring, human-computer interaction, etc. State-of-the-art work has achieved excellent sensing performance when there is one target only. However, when there are multiple targets need to be sensed simultaneously, the influenced signals from different targets will be mixed together, and thus traditional DFWS methods will fail. There still lacks an effective system solution to this problem. Inspired by the multiplexing mechanisms utilized in communication systems, in this paper, we explore and exploit the idea of separating and extracting the influenced signal from each target by leveraging three novel multiplexing mechanisms, i.e., angle division multiplexing sensing, range division multiplexing sensing, and source division multiplexing sensing, and thus realize multi-target DFWS accordingly. Meanwhile, we also give theory analysis on the sensing capability of the proposed multiplexing mechanism based multi-target sensing systems. Furthermore, taking multi-target vital sign monitoring as a case study, we develop a 77 GHz FMCW hardware based prototype system, and evaluate the proposed mechanisms extensively. Experimental results reveal the effectiveness of the proposed mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».