机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 使用Wi-Fi，红外线和RF等信号来收集环境数据的无线传感技术的开发在物联网（IoT）系统中已显着提高。在其中，射频（RF）传感因其成本效益和非侵入性人类活动和环境变化而脱颖而出。但是，传统的RF感应方法面临重大挑战，包括噪声，干扰，不完整的数据和高部署成本，这限制了它们的有效性和可扩展性。本文研究了生成AI（Genai）在物联网生态系统中克服这些局限性的潜力。我们对最先进的Genai技术进行了综合审查，重点是它们在RF传感问题上的应用。通过生成高质量的合成数据，增强信号质量并集成多模式数据，Genai为RF环境重建，定位和成像提供了强大的解决方案。此外，Genai概括的能力使IoT设备能够适应新的环境和看不见的任务，从而提高其效率和性能。本文的主要贡献包括对RF感应中的挑战，基于创新的Genai解决方案的介绍以及针对各种RF感应任务的统一框架的提议的详细分析。通过案例研究，我们证明了整合Genai模型的有效性，从而导致高级，可扩展和智能的物联网系统。
在物联网系统中用于RF传感的生成AI
主要关键词
相关文件推荐
