Wi-Fi vnímáme primárně jako bezdrátovou komunikační síť, která nás připojuje k internetu. Může však fungovat také jako jemný senzor prostředí, který dokáže zachytit prostor za zdí. Například lidskou přítomnost na základě dýchání nebo srdečního tepu. Zní to možná děsivě, ale nejedná se o nic nového.

Záchranné a ozbrojené složky mají UWB (Ultra-Wideband) radarové senzory k dispozici minimálně tři desítky let. Tyto UWB senzory používají krátké impulzy a vyhodnocují čas návratu každého takového impulzu. Tato zařízení se používají při hledání zavalených osob nebo při boji na krátkou vzdálenost (CQB / Close Quarters Battle). Mimochodem, ačkoliv z pohledu detekce lidského těla je dýchání výrazně dominantnější než srdeční činnost, zadržením dechu je možné detekční systémy krátkodobě zmást. U srdeční činnosti to tak snadno nedokážeme.

Klíčem je CSI (Channel State Information)

Wi-Fi na rozdíl od UWB radarů fyzikálně nepracuje s impulzy, ale s kontinuální elektromagnetickou vlnou. Nevyhodnocuje tedy čas návratu signálu, ale změny ve fázi a amplitudě. Schopnost vidět skrz překážky se objevila až sekundárně s nástupem Wi-Fi 4 (802.11n) kolem roku 2009.

Wi-Fi 4 přinesla dvě klíčové technologie:

  • OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), rozdělení signálu na desítky až stovky úzkopásmových subnosných
  • MIMO (Multiple-Input Multiple-Output), využití více antén a vícecestného šíření signálu

Tyto techniky byly původně zavedeny pro zvýšení propustnosti a odolnosti přenosu. Vedlejším efektem je detailní popis rádiového kanálu, tedy právě CSI, který obsahuje amplitudu (zesílení/zeslabení signálu), fázi (posun vlny) a tyto informace pro každou subnosnou zvlášť. Například síťová karta Intel 5300 v roce 2008 umožnila výzkumníkům poprvé logovat CSI pro 30 subnosných v reálném čase. Tím se otevřela cesta k pasivnímu snímání prostoru pomocí běžného Wi-Fi hardware.

Projekt ESP-CSI

Espressif zpřístupnil CSI data na levných mikrokontrolérech ESP32, takže experimenty s detekcí pohybu, dýchání nebo gest lze realizovat na hardware za desítky korun. Typický setup zahrnuje jeden ESP32 jako vysílač, druhý jako přijímač, logování CSI a následné zpracování. Nejčastěji Python + TensorFlow.

Projekt WiFi-3D-Fusion

Projekt volně navazuje na ESP-CSI a rekonstruuje 3D scénu pohybu osob. Využívá fúzi signálů a neuronové sítě k odhadu polohy a siluety.

CSI fingerprint

Pokusy o identifikaci osob pomocí RF signálu existují desítky lety, např. analýza gaitu pomocí radarů. Wi-Fi CSI přináší podobnou schopnost bez specializovaného hardware. Klíčová myšlenka, že každý člověk ovlivňuje šíření signálu unikátním způsobem, díky rozdílené tělesní konstituci, chůzi, mikropohyby. Tyto změny lze zachytit v CSI a skrz neuronové sítě je možné unikátní otisk těla určit. To dokázali v roce 2025 výzkumníci z římské univerzity La Sapienza v práci WhoFi: Deep Person Re-Identification via Wi-Fi Channel Signal Encoding.

Z historického pohledu jde o posun podobný přechodu od biometrie založené na obrazu (kamera) k „neviditelné biometrice“ založené na rádiovém poli.

Komerční využití veřejné přijetí

Sekundární využití Wi-Fi CSI není pouze doménou akademického prostředí. Minimálně dvě velké společnosti už nabízí komerční využití.

Americký Comcast (Xfinity) nabízí službu detekce pohybu přes Wi-Fi routery bez potřeby kamer nebo PIR senzorů. Nedá se říct, že by z této služby byli zákazníci nadšeni.

Huawei implementuje CSI sensing například do enterprise zařízení AirEngine 6776. Jak to zákazníci využívají sice nevíme, ale Huawei láká, že služba může sloužit například k bezpečnostnímu monitoringu nebo optimalizaci vytápění.

Neděláme si iluze, že zákazníci stojí o využití Wi-Fi pro jiné než primární účely. Tedy rychlou bezdrátovou komunikaci. Na druhou stranu, Wi-Fi CSI je pouze jednou z několika možností radiového monitorování osob, proto nemá smysl se pohoršovat. Paradoxně můžeme ocenit evropské GDPR, které se ukazuje jako nadčasová iniciativa.