Cảm biến Wi-Fi đơn giản hóa việc phát hiện sự hiện diện như thế nào

Công nghệ cảm biến Wi-Fi mới nổi hứa hẹn những lợi ích đáng kể cho nhiều hệ thống nhúng và biên. Nhà thông minh, giải trí, an ninh và hệ thống an toàn đều có thể hưởng lợi từ khả năng này.

Hình 1 Cảm biến Wi-Fi có thể được thực hiện trên bất kỳ thiết bị hỗ trợ Wi-Fi nào với sự cân bằng phù hợp giữa mức tiêu thụ điện năng và hiệu suất xử lý. Nguồn: Synaptics

Hoạt động

Sự tinh tế của cảm biến Wi-Fi là nó sử dụng những gì đã có: tín hiệu RF mà các thiết bị Wi-Fi sử dụng để giao tiếp. Về nguyên tắc, một thiết bị thu Wi-Fi có thể phát hiện những thay đổi trong các tín hiệu RF đó khi nó nhận được chúng và từ những thay đổi đó, suy ra sự hiện diện, chuyển động và vị trí của con người trong khu vực xung quanh máy thu.

Những nỗ lực ban đầu để thực hiện điều này đã sử dụng RSSI của giao diện Wi-Fi, một con số do giao diện tạo ra theo định kỳ để chỉ ra cường độ tín hiệu nhận được trung bình. Tương tự như cách mà máy dò chuyển động hồng ngoại thụ động diễn giải sự thay đổi cường độ IR thành chuyển động gần cảm biến của nó, các cảm biến Wi-Fi này diễn giải sự thay đổi giá trị RSSI thành sự xuất hiện hoặc chuyển động của một vật thể gần máy thu.

Hình 2 Hệ thống trên chip Wi-Fi (SoC) có thể phân tích CSI để tìm ra những thay đổi tinh tế trong kênh mà tín hiệu đang lan truyền nhằm phát hiện sự hiện diện, chuyển động và cử chỉ. Nguồn: Synaptics

Thu thập dữ liệu hiện diện

Bất kỳ giao diện Wi-Fi nào tuân thủ đều phải tạo ra luồng dữ liệu CSI. Phần đó thì dễ. Tuy nhiên, nhiệm vụ của hệ thống cảm biến là xử lý dữ liệu và đưa ra suy luận từ dữ liệu đó. Quá trình này thường được chia thành ba giai đoạn, tuân theo các quy ước được phát triển để xử lý hình ảnh video: chuẩn bị dữ liệu, trích xuất đặc điểm và phân loại.

Phân tích và suy luận

Giai đoạn tiếp theo trong quy trình sẽ phân tích các luồng dữ liệu đã được làm sạch để trích xuất các tính năng. Quá trình này tương tự như quá trình trích xuất tính năng trong xử lý thị giác.

Các thuật toán trích xuất sẽ không chỉ thao tác các pixel mà còn thực hiện phân tích thống kê phức tạp. Đầu ra của giai đoạn trích xuất sẽ là một biểu diễn đơn giản hóa của dữ liệu CSI, chỉ hiển thị các bất thường mà các thuật toán xác định là các đặc điểm quan trọng của dữ liệu.

Giai đoạn cuối cùng trong quy trình là phân loại.

Bản chất của quyết định sẽ xác định thuật toán phân loại. Vì vậy, các nhà phát triển phải thu thập dữ liệu CSI thực tế từ các trường hợp thử nghiệm và sau đó xây dựng các mô hình thống kê hoặc mẫu tham chiếu, thường được gọi là dấu vân tay. Sau đó, trình phân loại có thể sử dụng các mô hình hoặc mẫu này để khớp tốt nhất với tính năng từ trình trích xuất và các tình huống đã biết.

Một cách tiếp cận khác là học máy. Các nhà phát triển có thể đưa các tính năng đã trích xuất và phân loại chính xác các tính năng đó vào máy vectơ hỗ trợ hoặc mạng học sâu, đào tạo mô hình để phân loại các mẫu trừu tượng của các tính năng một cách chính xác.

Triển khai cảm biến Wi-Fi

Đối với giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, lọc đơn giản có thể nằm trong phạm vi của một lõi CPU nhỏ. Sau cùng, một ma trận nhỏ chỉ đến khi một sóng mang phụ được kích hoạt. Nhưng các thuật toán thống kê phức tạp hơn sẽ yêu cầu một lõi DSP công suất thấp. Các kỹ thuật thống kê để trích xuất tính năng cũng có thể cần đến công suất và hiệu quả của DSP.

SoC Wi-Fi có thể bao gồm một CPU, một DSP và một bộ tăng tốc suy luận.

Việc đưa một thiết bị cảm biến Wi-Fi thành công ra thị trường sẽ đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ với một nhà phát triển SoC có IP công suất thấp phù hợp, kinh nghiệm thiết kế và hiểu biết sâu sắc về các thuật toán hiện tại và mới nổi. Việc lựa chọn đối tác phát triển có thể là một trong những quyết định quan trọng nhất mà các nhà phát triển phải đưa ra.