Detta papper visar experimentellt att vanliga trådlösa nätverk som mäter mottagen signalstyrka (RSS) kan användas för att på ett tillförlitligt sätt upptäcka mänsklig andning och uppskatta andningshastigheten, ett program som vi kallar "BreathTaking". Vi presenterar analys som visar att, som en första ordning approximation, andas inducerar sinusoidal variation i den uppmätta RSS på en länk, med amplitud en funktion av den relativa amplituden och fasen av den andningspåverkade multipaten. Vi visar att även om en individuell länk kanske inte på ett tillförlitligt sätt upptäcker andning, indikerar det kollektiva spektralinnehållet i ett nätverk av enheter på ett tillförlitligt sätt närvaron och andningshastigheten. Vi presenterar en maximal sannolikhet estimator (MLE) av andningsfrekvens, amplitud, och fas, som använder RSS-data från många länkar samtidigt. Vi visar experimentella resultat som visar att tillförlitlig detektion och frekvensuppskattning är möjligt med 30 sekunder av data, inom 0.07 till 0.42 andetag per minut (bpm) RMS fel i flera experiment. Experimenten visar också att användningen av riktade antenner kan förbättra systemens robusthet mot yttre rörelse. Index Terms-Wireless sensor nätverk, hälso-och sjukvård, avkänning, statistisk signalbehandling, radioutbredning • N. Patwari är med
För att uppskatta andningsfrekvensen, effektspektral densitet (PSD) baserad maximal sannolikhet uppskattning används REF.
Monitoring Breathing via Signal Strength in Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}