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碰撞的火花:深度人工智能与无线传感(下篇)

前 言

随着物联网(IoT)的发展,各种无线信号(如Wi-Fi、LoRa、RFID)充斥着我们的生活和工作空间。在过去的十年中,许多复杂的无线传感技术和系统被广泛研究用于各种应用(如手势识别、定位、物体成像)。最近,深度人工智能(AI),也被称为深度学习(DL),在计算机视觉方面显示了巨大的成功。一些研究已经初步证明,深度人工智能也可以使无线传感受益,从而向无所不在的传感方向迈出了全新的一步[1]。

本文分为上下两篇,为读者介绍从深度人工智能技术中获益的无线传感的发展。

上篇主要介绍深度人工智能及无线传感的背景、现有的相关调查、二者结合引发的问题及挑战和深度人工智能实现无所不在无线传感的未来趋势。

下篇主要介绍无线传感系统(Wireless Sensing Systems,WSSs)通用工作流中的三个模块(信号预处理、高级特征提取和传感模型形成)现有的基于深度人工智能的技术,并与传统的方法进行进一步的比较。本文内容主要参考了文献[1]。

无线传感系统的工作过程

无线传感系统的工作过程主要分为三个部分:信号输入、信号处理与建模和应用。

1.信号输入:无线传感系统的信号输入是从无线电中获取的原始信号信息。可以是接收信号强度指示器(Received Signal Strength Indicator, RSSI),也可以是信道状态信息(Channel State information, CSI)。

2.信号处理与建模:信号处理与建模是无线传感系统的关键部分,负责对输入的信号进行处理和模型建立,使得可以在目标场景下得以应用。该部分主要分为三个通用功能模块:信号预处理、高级特征提取和传感模型形成,是可用深度人工智能优化的三个模块,也是本文主要进行介绍的三个模块。

3.应用:应用是无线传感系统工作过程的最后一步,也是最终的目标。通过上述两个过程对信号进行接收、处理和分析,完成在目标场景下预期的功能和目标。

无线传感系统的工作过程如图1所示。

碰撞的火花:深度人工智能与无线传感(下篇)

图1 无线传感系统的工作过程

信号预处理

无线传感系统在接收原始信号输入后,需要对信号进行相应的处理,进而获得其中关注的数据,因无线环境的复杂、异构和演化,一般采用降噪和数据自适应的方法进行特征提取。

降噪方面,Widar3.0首先通过CSI测量得到体坐标速度剖面(BVP),BVP与诸如收发器的部署或表演者的方向等领域无关,是一个与领域无关的物理特征。其次通过集成基于cnn的GRU模型进一步增强了特定领域的降噪效果,并在直接应用于新领域时取得了相当优良的性能。重要的是,它表明了将信号处理与DL技术结合以降低噪声的潜力。随后,WiPose使用3D BVP去除与姿态无关的噪声,使用了7层CNN-LSTM模型进行增强。

传统降噪的基本思想是利用预先测量的干扰进行校准计算,其性能取决于干扰测量的粒度和适应性。而从DL技术的角度来看,它可以区分感兴趣的信号和噪声,如硬件异质性和背景干扰引起的相位偏移,闪光效应和远近问题引起的无关反射路径,以及非平坦频率响应。

数据自适应方面,DFAR采用学习具有鉴别性的深度特征的思想,实现了一种在跨场景条件下转移特征的最大最小对抗方法,然后通过mmWave为跨场景活动识别定制多层CNN,减轻新环境中特征转移引起的退化。DFGR针对Wi-Fi的域相关CSI,设计了深度特征提取和深度相似度评价网络,评估了训练集到新测试条件的可转移相似性。CrossSense通过设计一个7层前馈ANN漫游模型,采用迁移学习技术去除不相关的成分在扩展到跨场景条件的同时进一步减少训练的工作量。此外,EI和RF-Sleep将对抗架构集成到特征提取器中,该特征提取器可以通过为生成器和鉴别器专门设计的损失函数作为惩罚来学习环境无关的组件。

传统数据自适应的基本思想,一方面,利用压缩算法去除冗余部分,提高计算效率;另一方面,可以利用合成算法获取多维信息,使其对细粒度的感知变量更敏感。而对比上述基于DL的数据自适应,做到了更好的信号不相关成分的去除,更好的特征感知,甚至于跨场景的特征转移。

高级特征提取

接收来自信号预处理模块经过处理的信号,下一步便是为进一步的模型建立提取特征。

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