自 1999 年推出以來，Wi-Fi 已經無處不在。根據 Wi-Fi Alliance 的數據，第 300 億臺設備于 2019 年出貨，僅比第一臺晚 20 年。毫不奇怪，Wi-Fi 現在無處不在，正在開發新的應用程序以服務于所有細分市場的新用例，包括住宅、企業和物聯網。Wi-Fi 技術的一項特別創新的應用是運動檢測，它可能不會立即顯現出來，但由于技術使用方式的發展而成為可能。

簡單地說，Wi-Fi 無線電波信號的傳播特性現在可以用來檢測人的存在、運動和活動。這可能包括人們進入、離開或在一個定義的區域（如房間）內移動。使用 Wi-Fi 檢測運動的能力正在引入一組新的用例和應用程序，基于運動檢測創建新的服務類別和業務模型，在許多情況下，這些模型可以應用于當今存在 Wi-Fi 的任何地方。

運動檢測用例

基于 Wi-Fi 的運動檢測的一些引人注目的用例正在許多市場中出現，包括住宅、醫療保健和企業。

運動檢測的 KPI

幾個關鍵性能指標對于運動檢測至關重要，并且與基于 Wi-Fi 的運動檢測相關。一些關鍵指標是：

準確性：能夠以高度的信心確定是否有人進入或離開某個區域，同時最大限度地減少誤報。這使得在家中具有良好的 Wi-Fi 覆蓋更加重要，以避免可能無法檢測的死角。

精度：區分不同運動模式的能力，例如行走、跌倒或呼吸。

速度：檢測需要快速及時。任何安全操作都需要在幾秒鐘而不是幾分鐘內被檢測到。

Wi-Fi 是基本的構建模塊

雖然大多數形式的射頻 （RF） 技術領域中的干擾可用于檢測運動，但實施它通常需要專用硬件。相反，在大多數情況下，不需要額外的或專門的硬件來支持使用 Wi-Fi 的運動檢測。此外，Wi-Fi 的廣泛使用使其成為將運動檢測作為“頂級”服務實施的理想平臺。

Wi-Fi 運動檢測的工作原理是 2.4GHz 和 5GHz 射頻無線電波在其操作環境中傳播并對靜止和移動物體做出反應的方式。每條信號路徑在穿過介質（或通道）時都表現出獨特的特征，隨著它被物體吸收或反射而略有變化。每個接收到 Wi-Fi 信號的設備都會向信號源提供反饋；接入點 （AP）、路由器或網關 （GW）。此反饋包含有關信道特性的信息，在無線通信中，這通常稱為信道狀態信息 （CSI），它包含允許發射器根據接收器“看到”的內容優化其操作的信息。

AP、路由器或 GW 分析 CSI 數據，以識別描述信道變化的模式。然后，更高級的算法可以確定報告的中斷是否是由有人進入或在 Wi-Fi 區域內移動引起的。重要的是，RF 傳播延遲和角度也可以從這些信息中計算出來，這提供了精確定位物體（或人）位置的方法。在頻域中隨時間繪制的這個 CSI 的可視化表示如圖所示1. 通過識別通道中的干擾來檢測運動事件，如圖2所示。

圖 1. 跨頻率和時間的頻道信息

圖 2. 信道子載波中的運動事件

雖然 AP 或 GW 將在本地處理這些數據以優化其自身的操作，但它也可以將 CSI 數據的訪問權限授予可信的 3 rd方應用程序，該應用程序將使用軟件算法來識別移動。根據運動檢測解決方案的類型，這些算法可以在 AP/GW 本地運行，也可以在云平臺上遠程運行。

高階 MIMO - 提高運動檢測性能

雖然它是通過軟件實現的，但 Wi-Fi 運動檢測是由硬件啟用的。有幾個因素可以顯著提高運動檢測的準確性、精度和速度的 KPI，所有這些都依賴于底層硬件平臺提供的良好性能。

MIMO（多輸入多輸出）是一項經過驗證的技術，可顯著提高所有環境中的 Wi-Fi 性能、覆蓋范圍和可用帶寬。借助 MIMO，多天線 GW 或 AP 通過多個流向客戶端設備發送和接收數據和信道信息。

由于任何環境的反射和折射特性，發射的無線電波會在墻壁、物體和人身上反彈，從而產生多路徑傳輸，如圖 3 所示。MIMO 利用多路徑，可提高范圍、覆蓋范圍和速度。為了說明這是如何在實踐中實現的，請考慮 Quantenna 的高階 8 流 MIMO 設備，它的速度比 4 流設備提高了 2 倍以上。MIMO 也是波束賦形的基礎，波束賦形是一種通過將射頻能量集中到客戶端從而提高范圍和性能來提高無線電性能的技術。波束成形進一步提高了可以實現的范圍，這在這種情況下至關重要，因為如果沒有足夠的 Wi-Fi 覆蓋范圍，運動檢測就無效。由于芯片組產生更詳細的 CSI 數據，基于 Quantenna 芯片組的高階 MIMO 還可以更深入地了解多路徑環境。結果是更好的運動檢測性能。

圖 3. 使用 MIMO 的多路徑傳輸示意圖

在實踐中，信道信息由 Wi-Fi 芯片組從射頻能量轉換為數字比特，以供后續處理。運動檢測軟件使用和可用的位數越多，分辨率就越高。與 8 位相比，具有 16 位甚至 12 位 CSI 數據的芯片組將產生更高的運動精度。此外，更高的信道帶寬將提高準確性。因此，Wi-Fi 5 和 Wi-Fi 6 標準支持的帶寬不僅提高了 Wi-Fi 吞吐量，還提高了運動檢測精度。例如，只需將 Wi-Fi 信道帶寬從 40MHz 提高一倍至 80MHz，即可將運動定位精度提高 40%。

運動中的人工智能

越來越多的 AP/GW 制造商現在正在提供基于 Quantenna 在開發 MIMO 和多用戶 MIMO （MU-MIMO） 芯片組方面的專業知識的高級運動檢測服務。雖然基于 Wi-Fi 的運動檢測的基本前提很簡單，但提供使其實用所需的準確性、精度和速度是少數芯片組制造商能夠解決的挑戰。人工智能 （AI） 的應用正在增加更高級別的分析，從而實現更多細節和更高的可靠性。

越來越多的合作伙伴與 Quantenna 合作表明，檢測射頻能量中的干擾現在是一種經過驗證且有效的運動檢測方法。獲取豐富的 CSI 數據 Quantenna 的技術使 MIMO 和 AI 以令人興奮的新方式結合在一起。

Wi-Fi 不斷發展，不再只是一種無線網絡技術。Wi-Fi 運動檢測已成為一種實用且具有成本效益的技術，可滿足住宅安全、醫療保健和企業應用的實際需求。隨著 Wi-Fi 性能隨著 MIMO、波束成形和高帶寬操作等技術的不斷提高，Wi-Fi 運動檢測性能也會受益。

審核編輯：郭婷