基于 Swin Transformer 的 CSI 压缩方法——面向 Wi-Fi 感知
信号处理
2024-05-08 v1
摘要
Wi-Fi 感知是一种变革性方法，通过分析信道均衡矩阵(CSI)实现多项应用。挑战在于随着 CSI 数据粒度的增加，计算和通信成本不断上升。本文提出 SwinFi，一种在边缘端将 CSI 压缩为简洁特征图像并在云端重建的开创性解决方案。SwinFi 采用基于 Swin Transformer 的自编码器-解码器架构，确保在 CSI 重建和感知任务中实现最新性能。我们利用用于 PIR 任务的数据集开展大量实验以评估 SwinFi。结果表明，SwinFi 在同时实现 NMSE 为 -37.74dB 的重建质量和 95.3% 的分类准确率方面取得佳绩。
引用
@article{arxiv.2405.03957,
title = {SwinFi: a CSI Compression Method based on Swin Transformer for Wi-Fi Sensing},
author = {Jichen Bian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.03957},
year = {2024}
}