WiFi Sensing
In diesem Projekt werden intelligente Algorithmen zur passiven Auswertung von WLAN-Signalen entwickelt, um Ereignisse oder den Zustand der räumlichen Umgebung zu detektieren. Ziel ist es, beispielsweise die Präsenz von Personen oder die Position von Gegenständen in Räumen zu erkennen und diese Informationen einer weiteren Nutzung zuzuführen. Von den dazu erarbeiteten Verfahren können Anwendungen im Bereich Ambient Assisted Living oder Smart Home profitieren.
Ausgangspunkt ist die Auswertung von vorhandenen Funksignalen der heutzutage überall vorhandenen WLAN-Geräte, so dass für die zukünftige Anwendung der Projektergebnisse kein zusätzlicher Hardwareaufwand entsteht und keine weiteren Funksignale freigesetzt werden. Der Vorteil einer Detektion durch WLAN liegt auch darin, dass keine direkte Sichtverbindung zwischen den Funkkomponenten erforderlich ist. Zudem identifiziert die WLAN-basierte Detektion im Gegensatz zu Kamera-basierten Systemen keine Personen und kann dadurch strenge Datenschutzvorschriften erfüllen und Bedenken von Nutzern vermeiden. Alternative Konzepte wie z.B. spezialisierte Radar-Systeme wären hingegen auf zusätzliche, Kosten und Installationsaufwand verursachende Hardware angewiesen.
Das Projekt erweitert die wissenschaftlichen Erkenntnisse in den Bereichen der Modellierung von Funkkanälen und kombiniert ausgefeilte Signalverarbeitung mit Strategien des Machine Learnings.
Die entwickelten Algorithmen werden anhand von realen Messdaten optimiert und daraus Aussagen zur Zuverlässigkeit abgeleitet. Die Evaluierung der prognostizierten Performance erfolgt durch Implementierung von realen Anwendungen auf Mikrocontrollern typischer IoT-Devices.