Wireless Sensing

Wireless Sensingは電波をセンサとして使ってユーザの行動認識や空間の状態認識を行うための技術です。 IoTの課題の1つが「ユーザにセンサを持たせたり空間にセンサを設置しなければならない」ということです。 多くの研究で、ユーザにセンサを持たせて行動を認識したり測定したい対象物にセンサを組み込んだりすることで多様な情報が取得でき、さらに多様なサービスに利用できることが示されています。 しかしながら、「ユーザにセンサを持たせる」「対象物にセンサを組み込む」というのはバッテリやデザイン性の問題で必ずしも容易ではありません。

このような問題に対して、Wireless Sensingでは、電波を用いて少し離れたところからセンシングを行うことで解決を図ります。 電波は空間の変化に敏感であるため、センサ代わりに用いることができます。 例えば電波を使って屋内で高精度に位置測位ができれば屋内でのドローンの自動運転にも利用できます。

さらに、スマートフォンの普及やIoTの発展に伴ってありとあらゆるデバイスが電波による無線通信の機能を具備できるようになってきました。 電波によるセンシングはハードウェア的には電波による通信と同じデバイスで実現できます。 例えばMIMO伝送で用いるCSI (Channel State Information)を用いて屋内で数十cmの精度で測位可能な技術も登場してきています。 無線LANアクセスポイントに通信に機能だけでなく、センシングの機能も持たせることが可能かもしれないと思いながら研究を進めています。

Wireless Sensing is a technology that allows monitoring of users behavior and environment condition using radio waves as sensors. One of the challenges of IoT is that "users must wear sensors and also install them in the surrounding environnment". Many studies have shown that users can wear sensors to recognize their actions and incorporate sensors in objects to measure and obtain diverse information for various services. However, it is not always easy due to battery constraint and design properties "to have the sensor on the user" and "to incorporate the sensor in the object".

To solve such problems, Wireless Sensing attempts to solve by using radio waves to sense from a distance. Radio waves are sensitive to changes in space, so they can be used instead of sensors. For example, if you can accurately position indoors using radio waves, it can be used for indoor drone automatic operation.

Furthermore, with the spread of smartphones and the development of IoT, all kinds of devices have come to be equipped with radio communication function of radio waves. Sensing by radio waves can be realized with the same device as radio communication. For example, a technology capable of positioning within a few tens of centimeters indoors using CSI (Channel State Information) used for MIMO transmission has also appeared. We are conducting research while thinking that wireless LAN access point may be able to have not only communication function but also sensing function.


  1. [1] 松本 直也, 川崎 慈英, 猿渡 俊介, 渡辺 尚, "複数のIEEE 802.15.4端末間のRSSIを用いた混雑度推定手法の検討," 情報処理学会全国大会, 7S-05, pp.1–2, 2018. internal
  2. [2] 松本 直也, 岡田 隆三, 川崎 慈英, 猿渡 俊介, 渡辺 尚, "IEEE 802.15.4を用いたワイヤレスセンシングの初期的検討," 電子情報通信学会ソサイエティ大会, pp.1–1, 2017. internal
  3. [3] 福島 健, 村上 遼, 猿渡 俊介, 渡辺 尚, "室内における多量の小型ドローンに対する位置測位手法に関する検討," 電子情報通信学会総合大会, pp.1–1, 2018. internal
  4. [4] Naoya Matsumoto, Jiei Kawasaki, Makoto Suzuki, Shunsuke Saruwatari, Takashi Watanabe, "Crowdedness Estimation Using RSSI on Already-deployed Wireless Sensor Networks," IEEE Vehicular Technology Conference (IEEE VTC'19-Spring), pp.1–6, 2019. pdf
  5. [5] Takeru Fukushima, Tomoki Murakami, Hirantha Abeysekera, Shunsuke Saruwatari, Takashi Watanabe, "Evaluating Indoor Localization Performance on an IEEE 802.11ac Explicit-feedback-based CSI Learning System," IEEE Vehicular Technology Conference (IEEE VTC'19-Spring), pp.1–6, 2019. pdf
  6. [6] 岩崎 裕輔, 福島 健, 村上 友規, アベセカラ ヒランタ, 猿渡 俊介, 渡辺 尚, "CSIとGANによる電波情報から空間情報の生成手法の基礎検討," 電子情報通信学会ソサイエティ大会, pp.1–1, 2019. internal