كيف يعمل استشعار Wi-Fi على تبسيط اكتشاف الوجود

تعد تقنية الاستشعار عبر شبكة Wi-Fi الناشئة بفوائد كبيرة لمجموعة متنوعة من الأنظمة المدمجة والحافة. ​​يمكن أن تستفيد أنظمة المنزل الذكي والترفيه والأمن والسلامة من هذه القدرة.

الشكل 1 يمكن إجراء استشعار Wi-Fi على أي جهاز يدعم Wi-Fi مع التوازن الصحيح بين استهلاك الطاقة وأداء المعالجة. المصدر: Synaptics

كيف يعمل

تكمن أناقة الاستشعار عبر شبكة Wi-Fi في أنها تستخدم ما هو موجود بالفعل: إشارات التردد اللاسلكي التي تستخدمها أجهزة Wi-Fi للتواصل. من حيث المبدأ، يمكن لجهاز استقبال Wi-Fi اكتشاف التغييرات في تلك الإشارات الترددية اللاسلكية أثناء استقبالها، ومن خلال هذه التغييرات، يمكن استنتاج وجود وحركة وموقع إنسان في المنطقة المحيطة بجهاز الاستقبال.

استخدمت المحاولات المبكرة للقيام بذلك مؤشر RSSI الخاص بواجهة Wi-Fi، وهو رقم تنتجه الواجهة بشكل دوري للإشارة إلى متوسط ​​قوة الإشارة المستقبلة. وبنفس الطريقة التي يفسر بها كاشف الحركة بالأشعة تحت الحمراء السلبية التغير في شدة الأشعة تحت الحمراء على أنه حركة بالقرب من مستشعره، تفسر مستشعرات Wi-Fi هذه التغير في قيمة مؤشر RSSI على أنه ظهور أو حركة جسم بالقرب من المستقبل.

الشكل 2 يمكن لأنظمة Wi-Fi على الرقائق (SoCs) تحليل CSI للتغيرات الدقيقة في القناة التي تنتشر من خلالها الإشارة للكشف عن الوجود والحركة والإيماءات. المصدر: Synaptics

التقاط بيانات الحضور

يجب أن تنتج أي واجهة Wi-Fi متوافقة تدفق بيانات CSI. هذا الجزء سهل. ومع ذلك، فإن مهمة نظام الاستشعار هي معالجة البيانات واستخلاص الاستنتاجات منها. تنقسم هذه العملية عمومًا إلى ثلاث مراحل، وفقًا للاتفاقيات التي تم تطويرها لمعالجة صور الفيديو: إعداد البيانات، واستخراج الميزات، والتصنيف.

التحليل والاستدلال

ستتولى المرحلة التالية في خط الأنابيب تحليل تدفقات البيانات المنظفة لاستخراج الميزات. هذه العملية مماثلة - إلى حد ما - لاستخراج الميزات في معالجة الرؤية.

لن تقوم خوارزميات الاستخراج بالتلاعب بالبكسلات فحسب، بل ستقوم بدلاً من ذلك بإجراء تحليل إحصائي معقد. سيكون مخرج مرحلة الاستخراج عبارة عن تمثيل مبسط لبيانات CSI، مع إظهار الشذوذ الذي تحدده الخوارزميات على أنه سمات مهمة للبيانات فقط.

المرحلة النهائية في خط الأنابيب هي التصنيف.

ستحدد طبيعة القرار خوارزمية التصنيف. لذا، يجب على المطورين جمع بيانات CSI الفعلية من حالات الاختبار ثم إنشاء نماذج إحصائية أو قوالب مرجعية، والتي غالبًا ما تسمى بصمات الأصابع. يمكن للمصنف بعد ذلك استخدام هذه النماذج أو القوالب لمطابقة الميزة من المستخرج والمواقف المعروفة بشكل أفضل.

هناك نهج آخر يتمثل في التعلم الآلي. حيث يستطيع المطورون إدخال الميزات المستخرجة والتصنيفات الصحيحة لتلك الميزات في آلة متجه الدعم أو شبكة التعلم العميق، وتدريب النموذج على تصنيف الأنماط المجردة للميزات بشكل صحيح.

تنفيذ استشعار شبكة Wi-Fi

بالنسبة لمرحلة إعداد البيانات، قد يكون الترشيح البسيط ضمن نطاق نواة وحدة المعالجة المركزية الصغيرة. ففي النهاية، لا تصل مصفوفة صغيرة إلا عند تنشيط الموجة الحاملة الفرعية. ولكن الخوارزميات الإحصائية الأكثر تطورًا ستتطلب نواة معالجة إشارة رقمية منخفضة الطاقة. ومن المرجح أيضًا أن تحتاج التقنيات الإحصائية لاستخراج السمات إلى قوة وكفاءة معالجة الإشارة الرقمية.

من الممكن أن يتضمن نظام Wi-Fi SoC وحدة معالجة مركزية ومعالج إشارة رقمية ومسرع استدلال.

إن طرح جهاز استشعار واي فاي ناجح في السوق يتطلب شراكة وثيقة مع مطور نظام على رقاقة يتمتع بملكية فكرية مناسبة للطاقة المنخفضة، وخبرة في التصميم، ومعرفة وثيقة بالخوارزميات الحالية والناشئة. وقد يكون اختيار شريك التطوير أحد أهم القرارات العديدة التي يتعين على المطورين اتخاذها.