Abstrakt. I detta dokument presenterar vi hur rörelseavkänning kan erhållas bara genom att observera WLAN radiosignal styrka och dess fluktuationer. WLAN-signalens temporal-, spektral- och rumsliga egenskaper analyseras. Vår analys bekräftar vårt påstående att "signalstyrka från accesspunkter verkar hoppa mer kraftfullt när enheten rör sig jämfört med när den fortfarande är och antalet detekterbara accesspunkter varierar avsevärt medan användaren är på väg". Med hjälp av denna observation presenterar vi en ny rörelsedetektionsalgoritm, Spread Motion Detection (SpecSMD) baserad på spektralanalys av WLAN-signalens RSSI. För att jämföra den föreslagna algoritmen använde vi Spatially Spread Motion Detection (SpatSMD), som är inspirerad av det senaste arbetet av Sohn et al. Båda algoritmerna utvärderades genom att utföra omfattande mätningar i en rad olika förhållanden (inomhus i olika byggnader och utomhus centrum, parkeringsplats, universitet campus etc.) och testades mot samma datamängder. Den genomsnittliga klassificeringsnoggrannheten på 94 % av den föreslagna SpecSMD överträffar noggrannheten hos SpatSMD (noggrannhet 87 %). De rörelsedetekteringsalgoritmer som presenteras i detta dokument ger allmänt förekommande metoder för att härleda användarens tillstånd. Algoritmerna kan implementeras och köras på en råvaruenhet med WLAN-kapacitet utan behov av ytterligare hårdvarustöd.
Både de spektral- och rumsliga spridningsbaserade rörelsedetekteringsmetoderna är utformade i REF för att uppnå en bättre förståelse av de tidsbundna spektral- och rumsliga egenskaperna hos Wi-Fi RSS-data.
Sensing motion using spectral and spatial analysis of WLAN RSSI
{'venue': 'EuroSSC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}