In post-covid19 world, radio frequency (RF)-based non-contact methods, e.g., software-defined radios (SDR)-based methods have emerged as promising candidates for intelligent remote sensing of human vitals, and could help in containment of contagious viruses like covid19. To this end, this work utilizes the universal software radio peripherals (USRP)-based SDRs along with classical machine learning (ML) methods to design a non-contact method to monitor different breathing abnormalities. Under our proposed method, a subject rests his/her hand on a table in between the transmit and receive antennas, while an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal passes through the hand. Subsequently, the receiver extracts the channel frequency response (basically, fine-grained wireless channel state information), and feeds it to various ML algorithms which eventually classify between different breathing abnormalities. Among all classifiers, linear SVM classifier resulted in a maximum accuracy of 88.1\%. To train the ML classifiers in a supervised manner, data was collected by doing real-time experiments on 4 subjects in a lab environment. For label generation purpose, the breathing of the subjects was classified into three classes: normal, fast, and slow breathing. Furthermore, in addition to our proposed method (where only a hand is exposed to RF signals), we also implemented and tested the state-of-the-art method (where full chest is exposed to RF radiation). The performance comparison of the two methods reveals a trade-off, i.e., the accuracy of our proposed method is slightly inferior but our method results in minimal body exposure to RF radiation, compared to the benchmark method.

In this article we present SHARP, an original approach for obtaining human activity recognition (HAR) through the use of commercial IEEE 802.11 (Wi-Fi) devices. SHARP grants the possibility to discern the activities of different persons, across different time-spans and environments. To achieve this, we devise a new technique to clean and process the channel frequency response (CFR) phase of the Wi-Fi channel, obtaining an estimate of the Doppler shift at a radio monitor device. The Doppler shift reveals the presence of moving scatterers in the environment, while not being affected by (environment-specific) static objects. SHARP is trained on data collected as a person performs seven different activities in a single environment. It is then tested on different setups, to assess its performance as the person, the day and/or the environment change with respect to those considered at training time. In the worst-case scenario, it reaches an average accuracy higher than 95%, validating the effectiveness of the extracted Doppler information, used in conjunction with a learning algorithm based on a neural network, in recognizing human activities in a subject and environment independent way. The collected CFR dataset and the code are publicly available for replicability and benchmarking purposes.

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

对医疗保健和生物医学应用的关键，呼吸监测通常在实践中使用可穿戴传感器，由于它们与人体直接接触而导致不便。因此，研究人员一直在不断寻找免费的接触替代品。尽管如此，现有的无联系设计主要需要人类受试者保持静止，在正常环境中大大限制了身体运动不可避免的日常环境中的收养。幸运的是，透射频率（RF）使能无接触感测，但通过传统过滤不可分割的运动干扰，可以在深度学习的帮助下提供蒸馏呼吸波形的潜力。为了实现这一潜力，我们在身体运动下引入了更多内容以进行细粒度的呼吸监测。更多-fi利用IR-UWB雷达来实现无接触感测，并充分利用复杂的雷达信号进行数据增强。更多-Fi的核心是一种新颖的变分编码器解码器网络;它旨在单独用以非线性方式通过身体运动调节的呼吸波形。我们具有12个受试者和66小时数据的实验表明，尽管身体运动引起的干扰，但仍然需要更准确地恢复呼吸波。我们还讨论了肺部疾病诊断的潜在应用。

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

随着Terahertz（THZ）信号产生和辐射方法的最新进展，关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此，预计将在用户设备设备上携带THZ光谱，以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣，以有效利用THZ频带。在本文中，我们介绍了这些技术的概述，重点是信号预处理（标准的正常差异归一化，最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波），功能提取（主成分分析，部分最小二乘，t，T，T部分，t部分，t部分正方形，T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解）和分类技术（支持向量机器，k-nearest邻居，判别分析和天真的贝叶斯）。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后，我们研究了在联合通信和传感的背景下，研究方法的性能和复杂性权衡；我们激励相应的用例，并在该领域提供未来的研究方向。

Human Activity Recognition (HAR) is an emerging technology with several applications in surveillance, security, and healthcare sectors. Noninvasive HAR systems based on Wi-Fi Channel State Information (CSI) signals can be developed leveraging the quick growth of ubiquitous Wi-Fi technologies, and the correlation between CSI dynamics and body motions. In this paper, we propose Principal Component-based Wavelet Convolutional Neural Network (or PCWCNN) -- a novel approach that offers robustness and efficiency for practical real-time applications. Our proposed method incorporates two efficient preprocessing algorithms -- the Principal Component Analysis (PCA) and the Discrete Wavelet Transform (DWT). We employ an adaptive activity segmentation algorithm that is accurate and computationally light. Additionally, we used the Wavelet CNN for classification, which is a deep convolutional network analogous to the well-studied ResNet and DenseNet networks. We empirically show that our proposed PCWCNN model performs very well on a real dataset, outperforming existing approaches.

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

5G无线技术和社会经济转型的最新进展带来了传感器应用的范式转移。 Wi-Fi信号表明其时间变化与身体运动之间存在很强的相关性，可以利用这些变化来识别人类活动。在本文中，我们证明了基于时间尺度Wi-Fi通道状态信息的自由互助人与人类相互作用识别方法的认知能力。所检查的共同活动是稳定的，接近，离职的，握手的，高五，拥抱，踢（左腿），踢（右腿），指向（左手），指向（右手），拳打（左手），打孔（右手）和推动。我们探索并提出了一个自我发项的双向封盖复发性神经网络模型，以从时间序列数据中对13种人类到人类的相互作用类型进行分类。我们提出的模型可以识别两个主题对相互作用，最大基准精度为94％。这已经扩展了十对对象，该对象对围绕交互 - 转变区域的分类得到了改善，从而确保了88％的基准精度。同样，使用PYQT5 Python模块开发了可执行的图形用户界面（GUI），以实时显示总体相互交流识别过程。最后，我们简要地讨论了有关残障的可能解决方案，这些解决方案导致了研究期间观察到的缩减。这种Wi-Fi渠道扰动模式分析被认为是一种有效，经济和隐私友好的方法，可在相互的人际关系识别中用于室内活动监测，监视系统，智能健康监测系统和独立的辅助生活。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

基于光学传感器的运动跟踪系统通常遭受问题，例如差的照明条件，遮挡，有限的覆盖，并且可以提高隐私问题。最近，已经出现了使用商业WiFi设备的基于射频（RF）的方法，这些方法提供了低成本的普遍感感知，同时保留隐私。然而，RF感测系统的输出，例如范围多普勒谱图，不能直观地代表人类运动，并且通常需要进一步处理。在本研究中，提出了基于WiFi微多普勒签名的人类骨骼运动重建的新颖框架。它提供了一种有效的解决方案，通过重建具有17个关键点的骨架模型来跟踪人类活动，这可以帮助以更易于理解的方式解释传统的RF感测输出。具体地，MDPose具有各种增量阶段来逐渐地解决一系列挑战：首先，实现去噪算法以去除可能影响特征提取的任何不需要的噪声，并增强弱多普勒签名。其次，应用卷积神经网络（CNN）-Recurrent神经网络（RNN）架构用于从清洁微多普勒签名和恢复关键点的速度信息学习时间空间依赖性。最后，采用姿势优化机制来估计骨架的初始状态并限制误差的增加。我们在各种环境中使用了许多受试者进行了全面的测试，其中许多受试者具有单个接收器雷达系统，以展示MDPOST的性能，并在所有关键点位置报告29.4mm的绝对误差，这优于最先进的RF-基于姿势估计系统。

使用传感器的智能房屋中的监测行为可以对独立能力和居民长期健康的变化提供洞察。被动红外运动传感器（PIRS）是标准的，但可能无法准确跟踪移动的全部持续时间。它们还需要视线检测可以限制性能的运动，并确保它们必须对居民可见。频道状态信息（CSI）是一种低成本，无线电感测形式，可以监控运动，而且提供生成丰富数据的机会。我们开发了一种新颖的自我校准运动检测系统，它使用CSI数据收集和处理在股票覆盆子PI 4上。该系统利用CSI帧之间的相关性，我们使用我们的算法执行方差分析来准确测量整个时期居民的运动。我们展示了这种方法在若干现实世界环境中的有效性。进行的实验表明，对于不同位置的不同强度的运动示例，可以精确地检测活动开始和结束时间。

鉴于无线频谱的有限性和对无线通信最近的技术突破产生的频谱使用不断增加的需求，干扰问题仍在继续持续存在。尽管最近解决干涉问题的进步，但干扰仍然呈现出有效使用频谱的挑战。这部分是由于Wi-Fi的无许可和管理共享乐队使用的升高，长期演进（LTE）未许可（LTE-U），LTE许可辅助访问（LAA），5G NR等机会主义频谱访问解决方案。因此，需要对干扰稳健的有效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的大多数解决方案。非AI技术的关键缺陷是需要提取或开发信号特征的域专业知识，例如CycrationArity，带宽和干扰信号的调制。最近，研究人员已成功探索了AI / ML的物理（PHY）层技术，尤其是深度学习，可减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。 ML基于ML的方法的潜在思想是学习来自数据的干扰或干扰特性，从而使需要对抑制干扰的域专业知识进行侧联。在本文中，我们审查了广泛的技术，这些技术已经深入了解抑制干扰。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供比较和指导。此外，我们突出了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。

医疗保健是人类生活的重要方面。大流行后，在医疗保健中使用技术的流形增加了。文献中提出的基于物联网的系统和设备可以帮助老年人，儿童和成人面临/经历健康问题。本文详尽地回顾了39个基于可穿戴的数据集，这些数据集可用于评估系统以识别日常生活和跌倒活动。使用五种机器学习方法，即逻辑回归，线性判别分析，K-Nearest邻居，决策树和幼稚的贝叶斯对SIFFALL数据集进行比较分析。数据集以两种方式进行修改，首先使用数据集中存在的所有属性，并以二进制形式标记。第二，计算三个轴（x，y，z）的三个轴（x，y，z）的幅度，然后计算出用于标签属性的实验。实验是对一个受试者，十个受试者和所有受试者进行的，并在准确性，精度和召回方面进行比较。从这项研究中获得的结果证明，KNN在准确性，精度和召回方面胜过其他机器学习方法。还可以得出结论，数据个性化提高了准确性。

Unhealthy dietary habits are considered as the primary cause of multiple chronic diseases such as obesity and diabetes. The automatic food intake monitoring system has the potential to improve the quality of life (QoF) of people with dietary related diseases through dietary assessment. In this work, we propose a novel contact-less radar-based food intake monitoring approach. Specifically, a Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar sensor is employed to recognize fine-grained eating and drinking gestures. The fine-grained eating/drinking gesture contains a series of movement from raising the hand to the mouth until putting away the hand from the mouth. A 3D temporal convolutional network (3D-TCN) is developed to detect and segment eating and drinking gestures in meal sessions by processing the Range-Doppler Cube (RD Cube). Unlike previous radar-based research, this work collects data in continuous meal sessions. We create a public dataset that contains 48 meal sessions (3121 eating gestures and 608 drinking gestures) from 48 participants with a total duration of 783 minutes. Four eating styles (fork & knife, chopsticks, spoon, hand) are included in this dataset. To validate the performance of the proposed approach, 8-fold cross validation method is applied. Experimental results show that our proposed 3D-TCN outperforms the model that combines a convolutional neural network and a long-short-term-memory network (CNN-LSTM), and also the CNN-Bidirectional LSTM model (CNN-BiLSTM) in eating and drinking gesture detection. The 3D-TCN model achieves a segmental F1-score of 0.887 and 0.844 for eating and drinking gestures, respectively. The results of the proposed approach indicate the feasibility of using radar for fine-grained eating and drinking gesture detection and segmentation in meal sessions.

社会偏移和温度筛选已被广泛用于抵消Covid-19大流行，从全世界的学术界，工业和公共主管部门引发极大的兴趣。虽然大多数解决方案分别处理了这些方面，但它们的组合将极大地利用对公共空间的持续监测，并有助于触发有效的对策。这项工作介绍了毫米杀虫雷达和红外成像传感系统，在室内空间中进行了不引人注目的和隐私，在室内空间中进行了不显眼和隐私。 Millitrace-IR通过强大的传感器融合方法，MM波雷达和红外热摄像机结合。它通过在热摄像机图像平面和雷达参考系统中的人体运动中共同跟踪受试者的面，实现了偏移和体温的完全自动测量。此外，毫米itrace-IR执行接触跟踪：热相机传感器可靠地检测体温高的人，随后通过雷达以非侵入方式追踪大型室内区域。进入新房间时，通过深神经网络从雷达反射计算与雷达反射的步态相关的特征，并使用加权的极端学习机作为最终重新识别工具，在其他人之间重新识别一个主题。从实际实施中获得的实验结果，从毫米 - IR的实际实施中展示了距离/轨迹估计的排入量级精度，个人间距离估计（对受试者接近0.2米的受试者有效），以及精确的温度监测（最大误差0.5 {\ deg} c）。此外，毫米itrace-IR通过高精度（95％）的人重新识别，在不到20秒内提供接触跟踪。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

人类身份是对日常生活中许多应用的关键要求，例如个性化服务，自动监视，连续身份验证和大流行期间的接触跟踪等。这项工作研究了跨模式人类重新识别（REID）的问题，对跨摄像机允许区域（例如街道）和摄像头限制区域（例如办公室）的常规人类运动的反应。通过利用新出现的低成本RGB-D摄像机和MMWave雷达，我们提出了同时跨模式多人REID的首个视觉RF系统。首先，为了解决基本模式间差异，我们提出了一种基于人体观察到的镜面反射模型的新型签名合成算法。其次，引入了有效的跨模式深度度量学习模型，以应对在雷达和相机之间由非同步数据引起的干扰。通过在室内和室外环境中进行的广泛实验，我们证明了我们所提出的系统能够达到约92.5％的TOP-1准确性，而在56名志愿者中，〜97.5％的前5位精度。我们还表明，即使传感器的视野中存在多个主题，我们提出的系统也能够重新识别受试者。

检测有害的携带物体在智能监控系统中起着关键作用，例如，在机场安全中具有广泛的应用。在本文中，我们专注于使用低成本77GHz MMWVEAVE雷达的相对未开发的区域，用于携带物体检测问题。该建议的系统能够实时检测三类对象 - 笔记本电脑，手机和刀具 - 在开放的携带和隐藏的情况下，物体隐藏着衣服或袋子。这种能力是通过用于定位的初始信号处理来实现的，用于定位和生成范围 - 方位角升降图像立方体，然后是基于深度学习的预测网络和用于检测对象的多枪后处理模块。用于验证检测开放携带和隐藏物体的系统性能的广泛实验已经提出了一种自制雷达相机测试用和数据集。此外，分析了不同输入，因素和参数对系统性能的影响，为系统提供了直观的理解。该系统是旨在使用77GHz雷达检测携带物体的其他未来作品的第一个基线。