Wi-Fiチャネル状態情報による行動認識における強化学習を用いたサンプリングレート自動選択の検討

摘要

近年，チャネル状態情報(Channel State Information: CSI) を用いた行動認識手法が注目されている．CSI を用いた手法の多くが一つの部屋にWi-Fi 送受信機のペアを設置することを想定しており，部屋が複数存在する一般的な家庭環境に実装した場合，そのペアの数に比例したCSI を処理しなければならない．これまでの研究では，一定の高いサンプリングレートで取得されたCSI を利用しているため，それらをすべて解析するには高い計算コストが必要となる．そこで本研究では，現在の行動や状態に応じて適切にサンプリングレートを調整しながら，なるべく低いサンプリングレートで行動認識を行う手法を提案する．提案手法では，状況に応じた行動の選択を学習可能である強化学習をサンプリングレートの選択に用いる．強化学習における「行動」をサンプリングレートの選択とし，低いサンプリングレートで正しく行動認識出来た際に高い「報酬」を与える．そして，「状態」として，現在の行動に関する情報を反映すると考えられる，CSI を用いた行動認識モデルの中間出力を用いる．提案手法では，任意のサンプリングレートの入力を可能とする行動認識モデルを設計することで，その中間層でサンプリングレート非依存な中間表現を獲得し，それを「状態」として用いる．7 種類の行動を行った際のCSI を取得し，評価実験を行った．