Detección inalámbrica de frecuencia respiratoria utilizando señales Wi-Fi y aprendizaje automático
DOI:
https://doi.org/10.29105/cienciauanl26.121-4Palabras clave:
CSI, aprendizaje automático, detección inalámbrica, Wi-Fi, monitoreo de frecuencia respiratoriaResumen
Es posible utilizar el Wi-Fi para la detección inalámbrica, con aplicaciones en la localización de interiores, reconocimiento de actividades, identificación de personas y en el monitoreo de signos vitales. Es por esto que en este trabajo se presenta cómo se puede utilizar el Wi-Fi para aplicaciones de detección inalámbrica, así como una metodología seguida para el desarrollo de un monitor de frecuencia respiratoria haciendo uso de señales Wi-Fi y aprendizaje automático, específicamente de un clasificador K-NN, obteniendo resultados satisfactorios, demostrando la aplicabilidad de dicha tecnología para la detección inalámbrica.
Descargas
Citas
Ashleibta, A.M., et al. (2021). Non-Invasive RF Sensing for Detecting Breathing Abnormalities Using Software Defined Radios. IEEE Sensors Journal. 21(4):5111-5118. Disponible en: https://doi.org/10.1109/JSEN.2020.3035960 DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2020.3035960
Ding, J., Wang, Y., y Fu, X. (2020). Wihi: Wi-Fi Based Human Identity Identification Using Deep Learning. IEEE Access. 8:129246-129262. Disponible en: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009123 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009123
Gu, Y., et al. (2021). Wital: WiFi-based Real-time Vital Signs Monitoring During Sleep. TechRxiv. Disponible en: https://doi.org/10.36227/techrxiv.14381750. v1 DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.14381750.v1
Halperin, D., et al. (2010). Predictable 802.11 Packet Delivery from Wireless Channel Measurements. SIGCOMM Comput. Commun. Rev. 40(4):159-170. Disponible en: https://doi.org/10.1145/1851275.1851203 DOI: https://doi.org/10.1145/1851275.1851203
Halperin, D., et al. (2011). Tool Release: Gathering 802.11n Traces with Channel State Information. ACM SIGCOMM CCR. 41(1):53. DOI: https://doi.org/10.1145/1925861.1925870
Hoang, M.T., et al. (2020). A CNN-LSTM Quantifier for Single Access Point CSI Indoor Localization, CoRR, abs/2005.0. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2005.06394
Khan, M.I., et al. (2021). Tracking vital signs of a patient using channel state information and machine learning for a smart healthcare system. Neural Computing and Applications. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s00521-020-05631-x DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-020-05631-x
Narui, H., et al. (2019). Domain Adaptation for Human Fall Detection Using WiFi Channel State Information. Precision Health and Medicine Studies in Computational Intelligence. Pp. 177-181. Disponible en: https://doi.org/10.1007/978-3-030-24409-5_17 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-24409-5_17
