TRGR：透射式可重构智能表面辅助的穿墙步态识别
人工智能
2024-08-01 v1
摘要
基于射频信号的步态识别可实现许多需要精确识别的潜在应用。然而，当前系统要求个体处于视距环境中，并且当信号穿过混凝土和厚墙时，信噪比较低。为了解决这些挑战，我们提出了TRGR，一种新颖的透射式可重构智能表面辅助的步态识别系统。TRGR仅利用一对收发器的信道状态信息的幅度测量值，即可穿墙识别人体身份。具体地，通过利用透射式可重构智能表面以及配置交替优化算法，TRGR增强了穿墙能力和信号质量，从而实现精确的步态识别。此外，提出了一种残差卷积网络作为骨干网络来学习鲁棒的人体信息。实验结果证实了透射式可重构智能表面的有效性，突显了透射式可重构智能表面在增强基于射频的步态识别系统方面的巨大潜力。大量实验结果表明，当信号穿过混凝土墙时，TRGR在识别人物方面达到了97.88%的平均准确率，证明了TRGR的有效性和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2407.21566,
title = {TRGR: Transmissive RIS-aided Gait Recognition Through Walls},
author = {Yunlong Huang and Junshuo Liu and Jianan Zhang and Tiebin Mi and Xin Shi and Robert Caiming Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21566},
year = {2024}
}
备注
Globecom 2024 IoTSN accepted