The concept of low-energy radio transceivers and residual networks for advanced radio tomography in building localization
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
70
Lista 2024
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Koncepcja niskoenergetycznych radiotelefonów i sieci resztkowych dla zaawansowanej radiotomografii w lokalizacji wewnątrzbudynkowej
|
| Autorzy: | Kłosowski Grzegorz, Styła Michał, Gnaś Dominik, Zawadzka Wiktoria, Adamkiewicz Przemysław |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2025 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 1 |
| Wolumen/Tom: | 101 |
| Strony: | 164 - 167 |
| Impact Factor: | 0,4 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Scopus | EBSCO | INSPEC | BAZTECH |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 6 stycznia 2025 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| This study aims to advance the field of Radio Tomography Imaging (RTI), focusing on device-free methods for human localization within confined environments. Utilizing deep residual networks, the research transforms Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) data into tomographic images, thereby contributing algorithmic advancements to RTI. Such a device-free approach circumvents the need for monitored individuals to carry electronic devices, ensuring privacy protection through inherent anonymization. Alongside, this work presents the development of optimized, energy-efficient hardware specifically designed for RTI applications. Considering real-world constraints, the hardware architecture reconciles performance, energy efficiency, and device compatibility. The study adopts a holistic framework that integrates both the algorithmic and hardware aspects of RTI, providing a comprehensive solution for real-world deployments. By examining Wi-Fi-based RTI through both an algorithmic lens, using deep residual networks, and a hardware-centric perspective, this research paves the way for scalable, efficient, and privacy-preserving localization systems. The objective is to present a balanced, optimized approach that contributes to developing state-of-the-art RTI methods and implementations. | |
| Celem niniejszych badań jest rozwój dziedziny obrazowania radiotomograficznego (RTI), które koncentrują się na metodach lokalizacji człowieka w zamkniętych środowiskach, niewymagających stosowania dodatkowych urządzeń. Wykorzystując głębokie sieci rezydualne, w badaniach przeprowadzono transformację danych wskaźnika siły sygnału odebranego Wi-Fi (RSSI) na obrazy tomograficzne, przyczyniając się w ten sposób do udoskonalenia algorytmów w dziedzinie RTI. Takie podejście, niewymagające użycia urządzeń, pozwala uniknąć konieczności noszenia przez monitorowane osoby urządzeń elektronicznych, zapewniając w ten sposób ochronę prywatności poprzez anonimizację. W pracy przedstawiono także rozwój zoptymalizowanego, energooszczędnego sprzętu zaprojektowanego specjalnie do zastosowań RTI. Architektura sprzętowa łączy wydajność, efektywność energetyczną i kompatybilność urządzeń, biorąc pod uwagę ograniczenia świata rzeczywistego. W badaniu przyjęto holistyczne ramy, które integrują zarówno algorytmiczne, jak i sprzętowe aspekty RTI, zapewniając kompleksowe rozwiązanie ukierunkowane na wdrożenia w świecie realnym. Badając RTI oparte na Wi-Fi zarówno przez pryzmat algorytmu wykorzystującego głębokie sieci resztkowe, jak i perspektywę skupioną na sprzęcie, przedstawione badania torują drogę dla skalowalnych, wydajnych i chroniących prywatność systemów lokalizacji. Celem ogólnym jest przedstawienie koncepcji zrównoważonego, zoptymalizowanego podejścia, które przyczynia się do rozwoju najnowocześniejszych metod i wdrożeń RTI |
