用于 80 MHz Wi-Fi 信道上无线人体感知的 CSI 数据集
信号处理
2024-08-27 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
近年来，已有若干基于机器学习的被提出来从 Wi-Fi 信道读数监测人体动作的技术。然而，能在不同环境中鲁棒工作的域自适应算法开发仍是一个开放问题，其解决需要具有强域多样性（就环境、人员和 Wi-Fi 硬件而言）的大型数据集。迄今为止，少数可用的公开数据集大多已过时——通过工作在 20 或 40 MHz 频段的 Wi-Fi 设备获得——且几乎不含或不含域多样性，从而严重限制了感知算法设计的进展。本工作旨在通过提供一个在 80 MHz 带宽信道上具有显著域多样性的 IEEE 802.11ac 信道测量数据集来填补这一空白，其测量活动涉及十三名受试者在不同的环境、日期以及使用不同硬件下进行。新的实验数据通过阻挡发射机与监视器之间的直射路径，并在半电波暗室（无多径衰落）中收集测量获得。总体而言，该数据集——可在 IEEE DataPort [1] 获取——包含超过十三小时的信道状态信息读数（23.6 GB），使研究人员能够测试活动/身份识别与人数统计算法。
引用
@article{arxiv.2305.03170,
title = {A CSI Dataset for Wireless Human Sensing on 80 MHz Wi-Fi Channels},
author = {Francesca Meneghello and Nicolò Dal Fabbro and Domenico Garlisi and Ilenia Tinnirello and Michele Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03170},
year = {2024}
}