用于基于商用 WiFi 的精确湿度传感的智能 CSI 处理
信号处理
2024-09-13 v1
摘要
室内湿度是影响人们健康与福祉的关键因素。无线湿度传感技术具有可扩展和低成本的特点，使其成为在无需额外设备的情况下测量室内环境湿度的有前景的解决方案。因此，机器学习辅助的 WiFi 传感被视为集成传感与通信的关键使能技术。然而，当前的基于 WiFi 的传感系统（如 WiHumidity）存在精度低的问题。我们提出了一种增强的基于 WiFi 的湿度检测框架来解决此问题，该框架利用创新的滤波和数据处理技术，在射频传感过程中提取湿度特定的信道状态信息特征。随后将这些信号输入机器学习算法以检测不同的湿度水平。具体而言，我们针对商用硬件捕获的 WiFi 传感 CSI 提出了改进的去噪解决方案，结合 k 近邻机器学习算法和分辨率调节技术，有助于提高湿度传感精度。我们基于商用硬件的实验提供了关于可实现传感分辨率的见解。我们的实证研究表明，增强后的框架能将湿度传感精度提高至 97%。
引用
@article{arxiv.2409.07857,
title = {Smart CSI Processing for Accruate Commodity WiFi-based Humidity Sensing},
author = {Yirui Deng and Deepak Mishra and Shaghik Atakaramians and Aruna Seneviratne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07857},
year = {2024}
}