Comment la détection Wi-Fi simplifie la détection de présence

La technologie émergente de détection Wi-Fi promet des avantages considérables pour une variété de systèmes embarqués et périphériques. Les systèmes de maison intelligente, de divertissement, de sécurité et de sûreté peuvent tous bénéficier de cette capacité.

Figure 1 La détection Wi-Fi peut être effectuée sur n'importe quel appareil compatible Wi-Fi avec le bon équilibre entre consommation d'énergie et performances de traitement. Source : Synaptics

fonctionnement

L'avantage de la détection Wi-Fi est qu'elle utilise ce qui existe déjà : les signaux RF que les appareils Wi-Fi utilisent pour communiquer. En principe, un appareil récepteur Wi-Fi pourrait détecter les changements dans ces signaux RF lorsqu'il les reçoit et, à partir de ces changements, déduire la présence, le mouvement et l'emplacement d'un humain dans la zone autour du récepteur.

Les premières tentatives pour y parvenir utilisaient le RSSI de l'interface Wi-Fi, un nombre produit périodiquement par l'interface pour indiquer la force moyenne du signal reçu. De la même manière qu'un détecteur de mouvement infrarouge passif interprète un changement d'intensité IR comme un mouvement à proximité de son capteur, ces capteurs Wi-Fi interprètent un changement de valeur RSSI comme l'apparition ou le mouvement d'un objet à proximité du récepteur.

Figure 2 Les systèmes sur puce (SoC) Wi-Fi peuvent analyser les CSI pour détecter des changements subtils dans le canal par lequel le signal se propage afin de détecter la présence, le mouvement et les gestes. Source : Synaptics

Capture des données de présence

Toute interface Wi-Fi conforme doit produire le flux de données CSI. Cette partie est facile. Cependant, c'est le travail du système de capteurs de traiter les données et d'en tirer des conclusions. Ce processus est généralement divisé en trois étapes, suivant les conventions développées pour le traitement des images vidéo : préparation des données, extraction des caractéristiques et classification.

Analyse et inférence

L'étape suivante du pipeline consiste à analyser les flux de données nettoyés pour en extraire les caractéristiques. Ce processus est analogue, jusqu'à un certain point, à l'extraction de caractéristiques dans le traitement de la vision.

Les algorithmes d'extraction ne se contenteront pas de manipuler des pixels, mais effectueront plutôt des analyses statistiques complexes. Le résultat de l'étape d'extraction sera une représentation simplifiée des données CSI, montrant uniquement les anomalies que les algorithmes déterminent comme étant des caractéristiques significatives des données.

L’étape finale du pipeline est la classification.

La nature de la décision déterminera l'algorithme de classification. Les développeurs doivent donc collecter des données CSI réelles à partir de cas de test, puis construire des modèles statistiques ou des modèles de référence, souvent appelés empreintes digitales. Le classificateur peut ensuite utiliser ces modèles ou modèles pour faire correspondre au mieux la fonctionnalité de l'extracteur et les situations connues.

Une autre approche est l'apprentissage automatique. Les développeurs peuvent introduire les caractéristiques extraites et les classifications correctes de ces caractéristiques dans une machine à vecteurs de support ou un réseau d'apprentissage profond, entraînant le modèle à classer correctement les modèles abstraits de caractéristiques.

Mise en œuvre de la détection Wi-Fi

Pour la phase de préparation des données, un filtrage simple peut être à la portée d'un petit cœur de processeur. Après tout, une petite matrice n'arrive que lorsqu'une sous-porteuse est activée. Mais des algorithmes statistiques plus sophistiqués nécessiteront un cœur DSP à faible consommation. Les techniques statistiques d'extraction de caractéristiques nécessiteront probablement également la puissance et l'efficacité du DSP.

Le SoC Wi-Fi pourrait bien inclure un CPU, un DSP et un accélérateur d’inférence.

Pour commercialiser un dispositif de détection Wi-Fi performant, il faudra nouer un partenariat étroit avec un développeur de SoC disposant de la propriété intellectuelle basse consommation adéquate, d'une expérience en conception et d'une connaissance approfondie des algorithmes, actuels et émergents. Le choix d'un partenaire de développement peut être l'une des décisions les plus importantes parmi les nombreuses décisions que les développeurs doivent prendre.