自1999年推出以來，Wi-Fi已經無處不在。根據Wi-Fi聯盟的數據，第300億臺設備于2019年出貨，距離第一臺設備僅20年。毫不奇怪，Wi-Fi現在無處不在，正在開發新的應用程序，以服務于包括住宅，企業和物聯網在內的所有細分市場的新用例。Wi-Fi技術的一個特別創新的應用是運動檢測，由于該技術使用方式的發展，它可能不會立即顯現出來，但由于該技術使用方式的發展而成為可能。

簡而言之，Wi-Fi無線電波信號的傳播特性現在可用于檢測人的存在，運動和活動。這可能包括人員進入、退出或在定義的區域（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和商業模式類別，在許多情況下，可以應用于當今存在Wi-Fi的任何地方。

移動偵測用例

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出現，包括住宅、醫療保健和企業。

應用使用案例

住宅家庭安全 - 入侵警報

自動檢測清潔或家庭維修人員何時到達和離開

保健檢測家庭護理人員何時到達或老年人是否長時間保持文具。

智能家居和建筑基于運動的暖通空調和照明控制

運動檢測的關鍵績效指標

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 的運動檢測同樣相關。一些關鍵指標是：

準確性：能夠以高置信度確定人員進入或離開某個區域的存在，同時最大限度地減少誤報。這使得在家中擁有良好的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。任何安全措施都需要在幾秒鐘內檢測到，而不是幾分鐘。

Wi-Fi 是基本構建塊

雖然大多數形式的射頻（RF）技術領域的干擾可用于檢測運動，但實現它通常需要專用硬件。相反，在大多數情況下，不需要額外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 射頻無線電波在其工作環境中傳播和對靜止和移動物體做出反應的方式。每個信號路徑在通過介質（或通道）時都表現出獨特的特征，當它被物體吸收或反射時會略有變化。每個接收 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）。該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由某人進入或在Wi-Fi區域內移動引起的。重要的是，還可以根據此信息計算RF傳播延遲和角度，這提供了精確定位物體（或人）位置的方法。該CSI的可視化表示，隨時間變化的頻域圖，如圖1所示。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.信道副載波中的運動事件

雖然 AP 或 GW 將在本地處理此數據以優化其自身的操作，但它也可以向受信任的 3 授予對 CSI 數據的訪問權限RD派對應用程序將使用軟件算法來識別運動。根據運動檢測解決方案的類型，這些算法可以在 AP/GW 上本地運行，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）是一種經過驗證的技術，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，發射的無線電波會從墻壁、物體和人身上反彈，從而產生多路徑傳輸，如圖3所示。為了說明在實踐中如何實現這一點，請考慮Quantenna的高階8流MIMO器件，其速度比4流器件提高了2倍以上。MIMO 也是波束成形的基礎，波束成形是一種用于通過將射頻能量聚焦到客戶端來提高無線電性能的技術，從而改善范圍和性能。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，運動檢測就無效。基于Quantenna芯片組的高階MIMO還可以提供對多路徑環境的更深入的見解，這要歸功于芯片組產生的更詳細的CSI數據。結果是更好的運動檢測性能。

圖3.使用 MIMO 的多路徑傳輸表示

實際上，信道信息由Wi-Fi芯片組從RF能量轉換為數字位，以進行后續處理。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 數據的芯片組將帶來更高的運動精度。此外，更高的通道帶寬將提高精度。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加倍到80MHz，就可以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、精度和速度是很少有芯片組制造商能夠解決的挑戰。人工智能 （AI） 的應用增加了更高水平的分析，從而實現了更詳細的信息，甚至更高的可靠性。

檢測射頻能量中的干擾現在是一種經過驗證的有效運動檢測方法，越來越多的合作伙伴與Quantenna合作就證明了這一點。Quantenna的技術能夠訪問豐富的CSI數據，以令人興奮的新方式將MIMO和AI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 移動偵測已成為一種實用、經濟高效的技術，可滿足住宅安全、醫療保健和企業應用的實際需求。隨著 MIMO、波束成形和高帶寬操作等技術的不斷提高，Wi-Fi 運動檢測性能也隨之而來。

審核編輯：郭婷