Mobicom'16



计算机网络领域里的顶级会议 Mobicom‘16, 会bi议中出现的新的研究成果,让人惊奇。同时发现一个有趣的点,即一些团队开始使用声音信号取代无线信号,来做相关的动作识别,跟踪以及定位。

1)其中出了两篇利用声音信号实现移动跟踪,手势跟踪的论文。

  • CAT: High-Precision Acoustic Motion Tracking 
    Wenguang Mao (UT Austin)
    Jian He (UT Austin)
    Lili Qiu (UT Austin)

  • Device-Free Gesture Tracking Using Acoustic Signals 
    Wei Wang (Nanjing University)
    Alex X. Liu (Michigan State University)
    Ke Sun (Nanjing University)

2)麻省理工学院的 Dina Katabi团队又做出一篇吸引眼球的文章 “Emotion Recognition Using Wireless Signals ”。 从题目上大概看得出就是利用无线信号识别和预测人的面部表情。当我们还在苦苦研究定位,动作识别的时候,他们已经开始转向人体内部生命特征的研究,人体行为分析了。


3)无设备定位的应用。

  • LiFS: Low Human-Effort Device-Free Localization with Fine-Grained Subcarrier Information 
    Ju Wang (Northwest University)
    Hongbo Jiang (Huazhong University of Science and Technology)
    Jie Xiong (Singapore Management University)
    Kyle Jamieson (Princeton University and University College London)
    Xiaojiang Chen (Northwest University)
    Dingyi Fang (Northwest University)
    Binbin Xie (Northwest University) 


https://www.sigmobile.org/mobicom/2016/program.php




总体来说,本次会议的研究成果还是给我了一定的surprise.

### MobiCom 会议概述 MobiCom 是移动计算和网络领域最具影响力的国际顶级学术会议之一,由 ACM(Association for Computing Machinery)主办。它专注于移动计算、无线网络以及相关新兴技术的研究与发展。每年都会吸引来自全球顶尖高校、科研机构及企业的学者参与。 #### 论文主题范围 MobiCom 的论文征集通常围绕以下几个核心主题展开: 1. **移动系统架构与协议设计** 包括新一代蜂窝网络、Wi-Fi 技术改进、物联网通信协议优化等内容[^2]。 2. **无线传感与定位技术** 探讨如何利用先进的信号处理方法实现高精度室内/室外定位服务及其应用案例分析[^1]。 3. **边缘计算与云计算融合** 研究在靠近数据源的地方提供实时数据分析能力的方法论,并讨论其对于降低延迟时间的重要性[^3]。 4. **网络安全与隐私保护机制** 针对日益增长的安全威胁提出有效的防御策略,特别是在个人设备间传输敏感信息时需考虑的因素。 5. **新型硬件平台支持下的创新算法开发** 如基于物理层网络编码理论构建更高效的数据交换方式等前沿课题研究进展报告。 以下是 Python 实现的一个简单例子来展示如何模拟基本的无线信道特性: ```python import numpy as np def simulate_channel(frequency, distance): c = 3e8 # Speed of light in m/s wavelength = c / frequency path_loss_db = 20 * np.log10(distance) + 20 * np.log10(frequency) - 27.55 attenuation_factor = 10**(path_loss_db / 20) return attenuation_factor frequency = 2.4e9 # GHz to Hz conversion distance = 10 # meters attenuation = simulate_channel(frequency, distance) print("Attenuation Factor:", attenuation) ``` 此代码片段仅作为示例说明可能涉及的技术细节之一,在实际投稿过程中还需依据具体要求调整内容形式。
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