[論文レビュー] Electromagnetic Models for Passive Detection and Localization of Multiple Bodies

Vittorio Rampa, Gian Guido Gentili+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2021

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 63被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、受信信号強度（RSS）測定値を用いて、複数人の人体の受動的・デバイスフリー型局所化（DFL）を実現する、新しい物理統計的電磁界（EM）モデルを提示する。スカラー回折理論および一般化されたナイフエッジ回折に基づき、複数人の人体の位置、サイズ、姿勢、微小な動きに起因するRSS変動を予測する。本モデルは線形重ね合わせモデルを凌駆し、シミュレーションおよびIEEE 802.15.4デバイスを用いた実世界実験の両方で、より高い精度を達成する。

ABSTRACT

The paper proposes a multi-body electromagnetic (EM) model for the quantitative evaluation of the influence of multiple human bodies in the surroundings of a radio link. Modeling of human-induced fading is the key element for the development of real-time Device-Free (or passive) Localization (DFL) and body occupancy tracking systems based on the processing of the Received Signal Strength (RSS) data recorded by radio-frequency devices. The proposed physical-statistical model, is able to relate the RSS measurements to the position, size, orientation, and random movements of people located in the link area. This novel EM model is thus instrumental for crowd sensing, occupancy estimation and people counting applications for indoor and outdoor scenarios. The paper presents the complete framework for the generic N-body scenario where the proposed EM model is based on the knife-edge approach that is generalized here for multiple targets. The EM-equivalent size of each target is then optimized to reproduce the body-induced alterations of the free space radio propagation. The predicted results are then compared against the full EM simulations obtained with a commercially available simulator. Finally, experiments are carried out to confirm the validity the proposed model using IEEE 802.15.4-compliant industrial radio devices.

研究の動機と目的

• 無線リンクにおける複数人の人体に起因するRSS変動を予測する、物理的に根拠のあるスケーラブルなEMモデルの開発。
• 複数ターゲット間の相互作用を無視する線形重ね合わせモデルの限界を克服すること。
• 屋内および屋外環境における、正確でリアルタイムなデバイスフリー型局所化（DFL）および占有状態追跡を可能にすること。
• 市販のRFデバイスを用いた、群衆センシング、人数数え上げ、人体存在モニタリングのための検証済みフレームワークを提供すること。
• 単体および二体モデルを、解析的に厳密に任意のN体状況に一般化すること。

提案手法

• 複数人の人体に起因するEM場の摂動を、回折成分およびマルチパス成分としてスカラー回折理論を用いてモデル化する。
• 各3次元人体を2次元吸収面としてナイフエッジ近似で表現し、解析的取り扱いを可能にする。
• 再帰的包含を用いて、N体状況における全体的な余分な減衰の完全な解析的式を導出する。
• ターゲット固有のパrameter（位置、サイズ、姿勢、および名目位置周辺の微小なランダムな動き）を組み込む。
• 全波EMシミュレーションで観測された自由空間伝搬損失と一致するように、各人体のEM同等サイズを最適化する。
• 全波EMシミュレーション（FEKO）およびIEEE 802.15.4準拠デバイスからの実RSS測定値と比較して、モデルを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数人の人体に起因する電磁界摂動を、無線リンク内で解析的にどのようにモデル化できるか。
• RQ2 複数体間の相互回折効果が、線形重ね合わせモデルの精度をどの程度低下させるか。
• RQ3 スカラー回折に基づく物理統計的モデルが、複数の移動体に起因するRSS変動を正確に予測できるか。
• RQ4 本モデルの予測精度は、全波シミュレーションおよび実世界測定と比べてどの程度か。
• RQ5 マルチボディ状況におけるRSS予測に影響を与える主な誤差要因は何か。

主な発見

• 提案されたマルチボディモデル（MBM）は、IEEE 802.15.4デバイスを用いた実世界測定と比較して、平均して約4 dBのRSS予測誤差を達成した。
• 確率的マルチボディモデル（PMBM）は、体の動きに起因する確率的フラクチュエーションのため、平均して約6 dBの高い誤差を示した。
• 本モデルは、体のサイズ、位置、姿勢、および微小なランダムな動きがRSS変動に与える組合せ効果を的確に捉えている。
• 測定値とモデルの乖離が最大になるのは、1体または2体のターゲットが送信機または受信機に近接している場合であり、これはシャドウイングと信号損失の増加に起因する。
• 特に、ターゲット間の相互回折項が無視できない状況では、線形重ね合わせモデルを上回る性能を示した。
• 全波EMシミュレーション（FEKO）との比較により、本モデルの有効性が確認され、静的および動的状況の両方で良好な一致を示した。