近年、人工知能や機械学習の発展とともに、無線センシング技術を活用したさまざまなヒューマンセンシング分野の研究・開発が進められてきた。その中で、Wi-Fi、UWB、mmWaveなどのセンシングデータに対する信号処理を通じて、ロバスト性の向上と再学習コストの削減が試みられている。一方で、これらの信号処理アルゴリズムは個々の無線技術には有効であるものの、異なる無線技術を同時に処理することは想定されていない。本研究では、異なる技術間のデータ次元の整合性と圧縮を考慮することで、マルチモーダルワイヤレスヒューマンセンシングを単一のモデルで実現できる包括的なセンシング信号処理アルゴリズムの確立を目指す。
