
近年来,无线技术的快速发展使得Wi-Fi(wireless fidelity,无线保真)射频信号的能力从单纯的无线通信扩展到对人及环境的无接触感知,但基于Wi-Fi的人体行为感知研究多依赖对信号变化模式的观察、分析和利用,缺乏一个通用且细粒度的理论模型作为指导,因此无法给出Wi-Fi信号的感知极限。张大庆课题组通过将原用于刻画光波传播的菲涅耳区模型引入无线人体行为识别领域,不仅解释了人体在空间移动是人体行为导致无线接收信号产生波长级波动的原因,而且揭示了多大幅度的人体行为在何种情况下可被Wi-Fi信号检测,从而得到—个很可能就是Wi-Fi信号的检测极限。文中还进一步系统地揭示了Wi-Fi信号在室内环境传播的重要性质,并利用这些性质和多载波特点分别提出了识别厘米级的细粒度微小活动(如呼吸)、分米级的粗粒度活动(如移动方向)的理论和技术, 明确了基于菲涅耳区模型的无线感知理论是用Wi-Fi信号实现厘米乃至毫米级人体行为感知的理论基础。
此前,张大庆课题组基于这一新理论所做出的无接触人体呼吸检测系统在德国海德堡由美国计算机学会主办的普适计算领域顶级会议UbiComp2016(ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing)上被众多与会者测试,达到国际最佳性能。目前,课题组正在对此进一步推进、完善,力争在更多无接触感知应用上做到国际最佳且实用化。
该工作得到“****”、国家自然科学基金、国家重点研发计划的共同支持。
编辑:白杨