講演情報
[B-1C-09]複数局Wi-FiのSISO-CSI振幅情報を用いたヒト識別における環境変動へのロバスト性評価
〇渡辺 健太1、長尾 大輝1、本間 尚樹1、村田 健太郎1、中山 武司2、飯塚 翔一2、音村 亮輔2 (1. 岩手大学、2. パナソニック株式会社)
キーワード：
ヒト識別
本稿では，複数局Wi-FiのSISO-CSI振幅情報を用いたヒト識別法について，環境変動に対するロバスト性を評価する。提案法では，CSIの振幅2乗値を用いることで機器間のクロック非同期に起因する位相誤差の影響を除去し，さらにフーリエ変換により呼吸に伴うドップラ成分を抽出することで静的マルチパス成分を抑制する。抽出された各チャネルのドップラ成分を統合し，特異値分解により個人の体格および呼吸運動の空間分布を反映した特徴量を取得し，学習データとの類似度に基づいて識別を行う。実験では，電波暗室内において5台の単一アンテナ送受信局を被験者周囲に配置し，散乱体の有無および配置を変化させた環境で6名の被験者を対象に評価を行った。その結果，提案法は散乱体を設置しない環境で98.9%，散乱体を設置した環境の一条件で100.0%の識別精度を達成した。一方，別の散乱体条件では86.1%となったものの，Raw CSIを用いる手法と比較して大幅に高い精度を示した。これにより，提案法は位相情報に依存せず，環境変化下でも安定した空間特徴を抽出可能であり，高い耐環境変化性能を有することが確認された。