Efficient 6-GHz Wi-Fi-Based Occupancy Detection: Channel Model-Informed Feature Engineering and Random Forest Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the use of the newly opened, and relatively unexplored, 6 GHz band for office occupancy detection using Wi-Fi sensing. To deliver accurate and efficient occupancy detection, we develop a novel channel model-informed feature engineering method combined with a random forest optimization strategy. Specifically, physically interpretable channel state information (CSI) amplitude-based features, such as the Rician <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">K</i>-factor and channel coherence time, are employed to capture channel variations induced by human presence and movement. A dual sliding window approach is introduced to effectively extract temporally relevant channel parameters, significantly improving computational efficiency and classification accuracy. Experimental validation conducted in a realistic office environment demonstrates that the proposed method achieves an average occupancy classification accuracy of 98.28%, outperforming existing methods while substantially reducing computational complexity. These findings suggest that integrating this Wi-Fi sensing approach into next-generation networks (e.g., IEEE 802.11bf) can enhance real-time responsiveness and reliability in smart building applications such as security and energy management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».