Siirry päänavigointiin Siirry hakuun Siirry pääsisältöön

Movement detection using a reciprocal received signal strength model

Tutkimustuotos: KonferenssiartikkeliTieteellinenvertaisarvioitu

2 Sitaatiot (Scopus)
23 Lataukset (Pure)

Abstrakti

Received signal strength measurements of commodity radios can be utilized for sensing the surrounding environment. This work harnesses the signal strength measurements for estimating time periods when a person is stationary and moving. A novel reciprocal signal strength model is presented, and an energy detector is developed. It is shown that the decision threshold can be calculated in closed form for the proposed model. In addition, the observation time window can be minimized to one communication cycle which equals 58 milliseconds in our case. Using real-world experimental data from two different environments, it is demonstrated that movement can be correctly detected over 99% of the time.

AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
AlaotsikkoICASSP 2021
KustantajaIEEE
Sivut8318-8322
Sivumäärä5
Vuosikerta2021-June
ISBN (elektroninen)978-1-7281-7605-5
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2021
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Metro Toronto Convention Centre, Toronto, Kanada
Kesto: 6 kesäk. 202111 kesäk. 2021
Konferenssinumero: 46
https://2021.ieeeicassp.org

Julkaisusarja

NimiProceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
ISSN (painettu)1520-6149
ISSN (elektroninen)2379-190X

Conference

ConferenceIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
LyhennettäICASSP
Maa/AlueKanada
KaupunkiToronto
Ajanjakso6/06/2111/06/21
www-osoite

Julkaisufoorumi-taso

  • Jufo-taso 1

!!ASJC Scopus subject areas

  • Software
  • Signal Processing
  • Electrical and Electronic Engineering

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Movement detection using a reciprocal received signal strength model'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä