自1999年推出以来,Wi-Fi已经变得无处不在。根据Wi-Fi联盟的数据,第300亿台设备于2019年出货,距离第一台设备仅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技术的一个特别创新的应用,可能不是很明显,但由于技术使用方式的发展,它已经成为可能,那就是运动检测。
简而言之,Wi-Fi无线电波信号的传播特性现在可用于检测人的存在,运动和活动。这可以包括在定义的区域(如房间)内进入、退出或移动的人员。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和业务模型类别,在许多情况下,这些服务和模型可以应用于当今Wi-Fi存在的任何地方。
移动侦测用例
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。
运动检测的关键绩效指标
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的运动检测同样相关。一些关键指标是:
准确性:能够以高度的信心确定某人进入或离开某个区域的存在,同时最大限度地减少误报。这更加重视在家中拥有良好的Wi-Fi覆盖,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内检测到,而不是几分钟。
无线网络是基本的构建块
虽然大多数形式的射频(RF)技术领域的干扰可用于检测运动,但实现它通常需要专用硬件。相反,在大多数情况下,不需要额外的或专用的硬件来支持使用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由于2.4GHz和5GHz RF无线电波在其操作环境中传播和响应静止和移动物体的方式。每个信号路径在通过介质(或通道)时都表现出独特的特征,当它被物体吸收或反射时,它会略有变化。每个接收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)。该反馈包含有关信道特性的信息,在无线通信中,这通常被称为信道状态信息(CSI),它包含的信息允许发射机根据接收机“看到”的内容优化其操作。
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某人进入Wi-Fi字段或在Wi-Fi字段中移动引起的。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。该CSI的可视化表示,随时间在频域中绘制,如图1所示。通过识别通道中的干扰来检测运动事件,如图2所示。
图 1.跨频率和时间的渠道信息
图 2.通道子载波中的运动事件
虽然 AP 或 GW 将在本地处理此数据以优化其自身的操作,但它也可以将对 CSI 数据的访问权限授予受信任的 3断续器使用软件算法识别运动的方应用程序。根据运动检测解决方案的类型,这些算法可以在 AP/GW 上本地运行,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运动检测是由硬件实现的。有几个因素可以显著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)是一种经过验证的技术,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,传输的无线电波都会从墙壁,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,从而提高范围,覆盖范围和速度。为了说明在实践中是如何实现这一点的,请考虑Quantenna的高阶8流MIMO设备,其速度比4流设备提高了2倍以上。MIMO也是波束成形的基础,波束成形是一种用于通过将RF能量聚焦到客户端来改善无线电性能的技术,从而改善范围和性能。波束成形进一步改善了可以实现的范围,这在这种情况下至关重要,因为如果没有充分的Wi-Fi覆盖,运动检测是无效的。基于Quantenna芯片组的高阶MIMO还可以更深入地了解多路径环境,这要归功于芯片组生成的更详细的CSI数据。结果是更好的运动检测性能。
图 3.使用 MIMO 的多路径传输的表示形式
在实践中,信道信息由Wi-Fi芯片组从RF能量转换为数字位,以便后续处理。用于运动检测软件的位越多,分辨率就越高。具有16位甚至12位CSI数据而不是8位CSI数据的芯片组将带来更高的运动精度。此外,更高的信道带宽将提高精度。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,还提高了运动检测的准确性。例如,只需将40MHz至80MHz的Wi-Fi信道带宽加倍,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 制造商现在基于昆腾纳在开发 MIMO 和多用户 MIMO (MU-MIMO) 芯片组方面的专业知识提供先进的运动检测服务。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,精度和速度是很少有芯片组制造商能够解决的挑战。人工智能(AI)的应用增加了更高水平的分析,实现了更多的细节和更高的可靠性。
检测射频能量中的干扰现在是实现运动检测的一种经过验证的有效方法,越来越多的合作伙伴与Quantenna合作就证明了这一点。访问Quantenna技术支持的丰富CSI数据正在以令人兴奋的新方式将MIMO和AI结合在一起。
Wi-Fi不断发展,不再仅仅是一种无线网络技术。Wi-Fi 运动检测已成为一种实用且经济高效的技术,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、波束形成和高带宽操作等技术的不断提高,Wi-Fi 运动检测性能也随之提高。
审核编辑:郭婷
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