AMAR: Riconoscimento Multi-Utente Basato su Attenzione da CSI Wi-Fi

Il riconoscimento dell'attività umana (HAR) basato su Wi-Fi utilizzando le informazioni sullo stato del canale (CSI) è stato finora limitato a scenari con un singolo utente, ma le implementazioni reali coinvolgono più utenti con pattern CSI sovrapposti. Per affrontare questo problema, l'articolo introduce AMAR (Attention-Based Multi-User Activity Recognition), un framework basato su transformer che formula l'HAR come un problema di previsione di insiemi. AMAR utilizza embedding di query apprendibili come rilevatori specializzati di attività per identificare simultaneamente più attività da rappresentazioni CSI composite. È progettato con un'architettura split edge-cloud per l'efficienza di implementazione. Il lavoro è pubblicato su arXiv con ID 2605.20649.