Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2025

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: radiowa tomografia transmisyjna

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The concept of low-energy radio transceivers and residual networks for advanced radio tomography in building localization

Kłosowski Grzegorz, Styła Michał, Gnaś Dominik, Zawadzka Wiktoria, Adamkiewicz Przemysław

Przegląd Elektrotechniczny

2025

R. 101, nr 1

164--167

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.