关于wifi的论文

在我们之前的认知中，WIFI只是用来上网的。换句话说，让我们上网的只是电磁波信号，并不具备和设备一样的感知计算能力。让互联网上的WIFI信号像摄像头或者AI可穿戴设备一样检测人体的状态，似乎有点天方夜谭。但是，我们刚才说了，WIFI信号是电磁波，光、无线电、微波、红外线、紫外线也属于电磁波。既然一些同为电磁波的“师兄师姐”都能做到，为什么你不能做WIFI？

于是，突发灵感的科学家和教授们研究了利用WIFI信号检测人的跌倒和呼吸的技术实现。这项艰苦的科技研究是我们北大教授，在这个领域深耕20多年的北大教授博雅和欧洲科学院院士张大庆共同努力的结果。Wit-readers看了数据说，当然，这不是一个脑洞大开的想法。属于普适计算的技术范畴，落在感知层的研究方向叫做泛在感知。而普适计算的技术概念，早在30年前，马克·魏泽、马克？施乐PARC研究中心的首席科学家、普适计算之父亚塞尔在他的经典文章中前瞻性地谈到了这一点。

这一次，张大庆教授的团队利用WiFi信号，在正常和自然的室内生活条件下，神奇地识别出人的跌倒行为。目前在学术界，连续行为的认定技术是世界第一。此外，WIFI无线信号除了可以实时检测跌倒，还可以感知呼吸、心跳、睡眠状态等生理参数。这一点，可以激发想象力。我们生活中的每一个场景——无论是家里、办公室、汽车、酒店、医院、仓库等人员密集的地方——都要用到。

从技术角度来看，以2016发表在UbiComp上的无线传感论文为例，张大庆等人将源于光学的菲涅尔区模型引入无线传感领域，揭示了WiFi信号何时可以检测到人的呼吸的机理。而菲涅尔区是一个源于光学理论的概念，是指一系列同心椭圆聚焦在设备(如WiFi信号发射器和接收器)发送和接收信号的两点上。

正是基于菲涅尔区的基础模型，让科学家进一步考虑电磁波的反射特性和WiFi信号的频率多样性，使得扩展后的模型可以在亚波长级别捕捉人体的微小运动，从而为用WiFi信号感知人体毫米级行为奠定了理论基础。可以说，这种利用WIFI检测周围人的无处不在的计算技术，摆脱了传统的人工操作，以及利用遥控器等设备调节空调风扇风速和强度的常规物联网操作。换句话说，它只是把目前的物联网水平推向了一个新的高度。

当然，普适计算不是一个独立的技术，而是一个交叉的技术，涉及到人工智能技术和物联网技术的实现。如果我们认为广为人知的人工智能时代已经到来，那么可能还有一个未知的时代，那就是普适计算的时代也已经到来。机智嘉宾欢迎你来到新世界，不管我们是否已经感受到了。哦，对了，普适计算本来就是为了让我们在不知不觉中享受无处不在的计算。在我们意识到之前，一个新的时代已经来临。