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公開番号2025115757
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-07
出願番号2024010392
出願日2024-01-26
発明の名称推定システム、推定プログラム、および推定方法
出願人国立大学法人静岡大学
代理人個人,個人,個人
主分類H04W 24/08 20090101AFI20250731BHJP(電気通信技術)
要約【課題】端末の内部状態を推定すること。
【解決手段】推定システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象端末と対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象CSIデータを取得し、CSIデータを受け付けてCSIデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、対象CSIデータを入力して、対象端末の内部状態を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
対象端末と前記対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得し、
ＣＳＩデータを受け付けて前記ＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、前記対象ＣＳＩデータを入力して、前記対象端末の前記内部状態を推定する、
推定システム。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記内部状態として、前記対象端末において起動されているアプリケーションを推定する、
請求項１に記載の推定システム。
【請求項３】
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記内部状態として、前記対象端末に異常が発生しているか否かを推定し、
前記対象端末に異常が発生していると推定された場合に、異常通知を出力する、
請求項１または２に記載の推定システム。
【請求項４】
前記少なくとも一つのプロセッサが、１パケットあたりの、前記対象端末と前記無線通信装置との間における前記無線通信の振幅および位相情報の時間変化を、前記無線通信の前記チャネル状態の前記時間変化として示す前記対象ＣＳＩデータを取得する、
請求項１または２に記載の推定システム。
【請求項５】
前記少なくとも一つのプロセッサが、１次元畳み込みを用いた、前記ＣＳＩデータと前記内部状態とに基づく機械学習を実行して、前記学習済みモデルを生成する、
請求項１または２に記載の推定システム。
【請求項６】
対象端末と前記対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得するステップと、
ＣＳＩデータを受け付けて前記ＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、前記対象ＣＳＩデータを入力して、前記対象端末の前記内部状態を推定するステップと、
をコンピュータに実行させる推定プログラム。
【請求項７】
少なくとも一つのプロセッサを備える推定システムによって実行される推定方法であって、
対象端末と前記対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得するステップと、
ＣＳＩデータを受け付けて前記ＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、前記対象ＣＳＩデータを入力して、前記対象端末の前記内部状態を推定するステップと、
を含む推定方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示の一側面は、推定システム、推定プログラム、および推定方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
ＣＳＩデータを用いて物体の物理的動作を推定する手法が知られている。非特許文献１には、商用Ｗｉ－Ｆｉシステムにおける無線通信のチャンネル状態の時間変化を示すＣＳＩデータを用いて、人間の行動を認識する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
S.Yousefi, H.Narui, S.Dayal, S.Ermon, and S.Valaee, “A survey on behavior recognition using Wi-Fi channel state information,” IEEE Communications Magazine, vol.55, no.10, pp.98-104, Oct.2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
端末の内部状態を推定する手法が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面に係る推定システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象端末と対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得し、ＣＳＩデータを受け付けてＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、対象ＣＳＩデータを入力して、対象端末の内部状態を推定する。
【０００６】
本開示の一側面に係る推定プログラムは、対象端末と対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得するステップと、ＣＳＩデータを受け付けてＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、対象ＣＳＩデータを入力して、対象端末の内部状態を推定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【０００７】
本開示の一側面に係る推定方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える推定システムによって実行される。この推定方法は、対象端末と対象端末に無線通信ネットワークを介して接続された無線通信装置との間で送受信される無線通信のチャネル状態の時間変化を示す対象ＣＳＩデータを取得するステップと、ＣＳＩデータを受け付けてＣＳＩデータを送受信する端末の内部状態を出力する学習済みモデルに、対象ＣＳＩデータを入力して、対象端末の内部状態を推定するステップと、を含む。
【０００８】
このような側面においては、対象端末の内部状態を推定するにあたって、ＣＳＩデータが用いられる。ＣＳＩデータは、上述した従来の手法のように、対象端末と無線通信装置との間に存在する物体の物理的な動作を推定する際に用いられてきた。これに対して、本発明者らは、ＣＳＩデータが端末の内部状態と相関することを新たに見出した。その相関を推論する学習済みモデルによってＣＳＩデータを処理することで、対象端末の内部状態の推定を行うことが可能となる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一側面によれば、端末の内部状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
推定システムの機能構成の一例を示す図である。
ＣＳＩデータの一例を示す図である。
ＣＳＩデータの別の例を示す図である。
推定システムを構成するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
学習済みモデルを生成する処理の一例を示すフローチャートである。
対象端末の内部状態を推定する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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