使用Wi-Fi运动检测的家庭安全和医疗保健

自 1999 年推出以来，Wi-Fi 已经无处不在。根据 Wi-Fi Alliance 的数据，第 300 亿台设备于 2019 年出货，仅比第一台晚 20 年。毫不奇怪，Wi-Fi 现在无处不在，正在开发新的应用程序以服务于所有细分市场的新用例，包括住宅、企业和物联网。Wi-Fi 技术的一项特别创新的应用是运动检测，它可能不会立即显现出来，但由于技术使用方式的发展而成为可能。

简单地说，Wi-Fi 无线电波信号的传播特性现在可以用来检测人的存在、运动和活动。这可能包括人们进入、离开或在一个定义的区域（如房间）内移动。使用 Wi-Fi 检测运动的能力正在引入一组新的用例和应用程序，基于运动检测创建新的服务类别和业务模型，在许多情况下，这些模型可以应用于当今存在 Wi-Fi 的任何地方。

运动检测用例

基于 Wi-Fi 的运动检测的一些引人注目的用例正在许多市场中出现，包括住宅、医疗保健和企业。

运动检测的 KPI

几个关键性能指标对于运动检测至关重要，并且与基于 Wi-Fi 的运动检测相关。一些关键指标是：

准确性：能够以高度的信心确定是否有人进入或离开某个区域，同时最大限度地减少误报。这使得在家中具有良好的 Wi-Fi 覆盖更加重要，以避免可能无法检测的死角。

精度：区分不同运动模式的能力，例如行走、跌倒或呼吸。

速度：检测需要快速及时。任何安全操作都需要在几秒钟而不是几分钟内被检测到。

Wi-Fi 是基本的构建模块

虽然大多数形式的射频 （RF） 技术领域中的干扰可用于检测运动，但实施它通常需要专用硬件。相反，在大多数情况下，不需要额外的或专门的硬件来支持使用 Wi-Fi 的运动检测。此外，Wi-Fi 的广泛使用使其成为将运动检测作为“顶级”服务实施的理想平台。

Wi-Fi 运动检测的工作原理是 2.4GHz 和 5GHz 射频无线电波在其操作环境中传播并对静止和移动物体做出反应的方式。每条信号路径在穿过介质（或通道）时都表现出独特的特征，随着它被物体吸收或反射而略有变化。每个接收到 Wi-Fi 信号的设备都会向信号源提供反馈；接入点 （AP）、路由器或网关 （GW）。此反馈包含有关信道特性的信息，在无线通信中，这通常称为信道状态信息 （CSI），它包含允许发射器根据接收器“看到”的内容优化其操作的信息。

AP、路由器或 GW 分析 CSI 数据，以识别描述信道变化的模式。然后，更高级的算法可以确定报告的中断是否是由有人进入或在 Wi-Fi 区域内移动引起的。重要的是，RF 传播延迟和角度也可以从这些信息中计算出来，这提供了精确定位物体（或人）位置的方法。在频域中随时间绘制的这个 CSI 的可视化表示如图所示1. 通过识别通道中的干扰来检测运动事件，如图2所示。

图 1. 跨频率和时间的频道信息

图 2. 信道子载波中的运动事件

虽然 AP 或 GW 将在本地处理这些数据以优化其自身的操作，但它也可以将 CSI 数据的访问权限授予可信的 3 rd方应用程序，该应用程序将使用软件算法来识别移动。根据运动检测解决方案的类型，这些算法可以在 AP/GW 本地运行，也可以在云平台上远程运行。

高阶 MIMO - 提高运动检测性能

虽然它是通过软件实现的，但 Wi-Fi 运动检测是由硬件启用的。有几个因素可以显着提高运动检测的准确性、精度和速度的 KPI，所有这些都依赖于底层硬件平台提供的良好性能。

MIMO（多输入多输出）是一项经过验证的技术，可显着提高所有环境中的 Wi-Fi 性能、覆盖范围和可用带宽。借助 MIMO，多天线 GW 或 AP 通过多个流向客户端设备发送和接收数据和信道信息。

由于任何环境的反射和折射特性，发射的无线电波会在墙壁、物体和人身上反弹，从而产生多路径传输，如图 3 所示。MIMO 利用多路径，可提高范围、覆盖范围和速度。为了说明这是如何在实践中实现的，请考虑 Quantenna 的高阶 8 流 MIMO 设备，它的速度比 4 流设备提高了 2 倍以上。MIMO 也是波束赋形的基础，波束赋形是一种通过将射频能量集中到客户端从而提高范围和性能来提高无线电性能的技术。波束成形进一步提高了可以实现的范围，这在这种情况下至关重要，因为如果没有足够的 Wi-Fi 覆盖范围，运动检测就无效。由于芯片组产生更详细的 CSI 数据，基于 Quantenna 芯片组的高阶 MIMO 还可以更深入地了解多路径环境。结果是更好的运动检测性能。

图 3. 使用 MIMO 的多路径传输示意图

在实践中，信道信息由 Wi-Fi 芯片组从射频能量转换为数字比特，以供后续处理。运动检测软件使用和可用的位数越多，分辨率就越高。与 8 位相比，具有 16 位甚至 12 位 CSI 数据的芯片组将产生更高的运动精度。此外，更高的信道带宽将提高准确性。因此，Wi-Fi 5 和 Wi-Fi 6 标准支持的带宽不仅提高了 Wi-Fi 吞吐量，还提高了运动检测精度。例如，只需将 Wi-Fi 信道带宽从 40MHz 提高一倍至 80MHz，即可将运动定位精度提高 40%。

运动中的人工智能

越来越多的 AP/GW 制造商现在正在提供基于 Quantenna 在开发 MIMO 和多用户 MIMO （MU-MIMO） 芯片组方面的专业知识的高级运动检测服务。虽然基于 Wi-Fi 的运动检测的基本前提很简单，但提供使其实用所需的准确性、精度和速度是少数芯片组制造商能够解决的挑战。人工智能 （AI） 的应用正在增加更高级别的分析，从而实现更多细节和更高的可靠性。

越来越多的合作伙伴与 Quantenna 合作表明，检测射频能量中的干扰现在是一种经过验证且有效的运动检测方法。获取丰富的 CSI 数据 Quantenna 的技术使 MIMO 和 AI 以令人兴奋的新方式结合在一起。

Wi-Fi 不断发展，不再只是一种无线网络技术。Wi-Fi 运动检测已成为一种实用且具有成本效益的技术，可满足住宅安全、医疗保健和企业应用的实际需求。随着 Wi-Fi 性能随着 MIMO、波束成形和高带宽操作等技术的不断提高，Wi-Fi 运动检测性能也会受益。

审核编辑：郭婷