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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 太田 香(OTA Kaoru)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 董 冕雄(DONG Mianxiong)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 李 鶴(LI He)
  1. 学術雑誌論文

Learning Human Activities through Wi-Fi Channel State Information with Multiple Access Points

http://hdl.handle.net/10258/00009914
http://hdl.handle.net/10258/00009914
718f5452-fa74-4945-b279-7631f18ffb81
名前 / ファイル ライセンス アクション
IEEECM_56_5_124_129.pdf IEEECM_56_5_124_129 (1.3 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2019-06-26
書誌情報 en : IEEE Communications Magazine

巻 56, 号 5, p. 124-129, 発行日 2018-05-17
タイトル
タイトル Learning Human Activities through Wi-Fi Channel State Information with Multiple Access Points
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Wireless fidelity
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Activity recognition
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Data structures
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Training
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Data models
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Learning systems
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Behavioral sciences
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Channel state estimation
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 李, 鶴

× 李, 鶴

en LI, He

ja 李, 鶴

ja-Kana リ, ホ


Search repository
太田, 香

× 太田, 香

en OTA, Kaoru

ja 太田, 香

ja-Kana オオタ, カオル


Search repository
董, 冕雄

× 董, 冕雄

en DONG, Mianxiong

ja-Kana トウ, メンユウ

ja 董, 冕雄


Search repository
GUO, Minyi

× GUO, Minyi

en GUO, Minyi


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 李 鶴(LI He)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/200000181_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 太田 香(OTA Kaoru)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 董 冕雄(DONG Mianxiong)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Wi-Fi channel state information (CSI) provides adequate information for recognizing and analyzing human activities. Because of the short distance and low transmit power of Wi-Fi communications, people usually deploy multiple access points (APs) in a small area. Traditional Wi-Fi CSI-based human activity recognition methods adopt Wi-Fi CSI from a single AP, which is not very appropriate for a high-density Wi-Fi environment. In this article, we propose a learning method that analyzes the CSI of multiple APs in a small area to detect and recognize human activities. We introduce a deep learning model to process complex and large CSI from multiple APs. From extensive experiment results, our method performs better than other solutions in a given environment where multiple Wi-Fi APs exist.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.1109/MCOM.2018.1700083
URL https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1700083
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/MCOM.2018.1700083
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0163-6804
権利
言語 en
権利情報 © 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 11:14:56.601142
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