在物联网（IoT）时代，数十亿计的智能设备相互连接、交互和交换数据。随着万物互相连接在一起，智能系统和技术应运而生。物联网利用所收集的数据中丰富的信息，来感知周围环境正在发生什么，并最终采取相应的行动，最大限度地发挥自己的效用。

由于无处不在的无线信号和无线设备的普及，无线传感在物联网中被广泛应用于测量周围环境，且应用方法十分多样化。

人类活动与无线信号的相互作用，为信号传播引入不同的模式。因此分析无线信道状态信息（CSI）如何响应人类的活动，使许多物联网应用成为了可能。

近年来，无线电分析成为一种越来越被广泛关注的技术，它利用多路径作为虚拟天线，从无线信号中提取各种特征，并提取丰富的环境信息。

与此同时，随着汽车在人类社会中发挥越来越重要的作用，人们一直在寻找新兴的物联网应用技术，以提升司机的汽车使用体验和提高驾驶的安全性。

汽车的内部可以看作是一个特殊的室内环境，其中大多数多路径的内部受到金属外壳的限制。因此研究人员引入了无线人工智能的概念，并在智能汽车场景中演示了其作用和功能。

在智能汽车的应用场景中，有关司机和乘客的信息由部署在汽车中的商业Wi-Fi设备收集。所提出的无线人工智能系统能够基于无线电生物信息识别技术，将人类与外部环境进行有机结合。

通过从无线信号中提取生命体征，无线人工智能系统可以监控司机的状态，监控车内的人数，甚至监测一个被置于车中无人看管的婴儿的健康状态。通过此途径可以使汽车进入一个感知其内部环境、应对其内部变化的新模式。

物联网（IoT）是指部署在特定的环境中，以网络链接方式连接起来的智能设备和传感器集群，以收集、共享和集成范围内的信息。物联网技术效果图如图1所示。

许多新兴的物联网技术和系统旨在促进人们对其周围环境的理解。由于无线无线电设备的普及、无线信号的无处不在以及人类活动中的丰富信息，人们希望利用无线传感解决复杂的物联网应用问题。

图1 物联网技术效果图

自然界为人类提供了无线多路径传播的多种方式。多路径传播是指在接收端接收到的信号是来自同一源头但是是通过不同路径的现象。由于在有大量散射的室内环境中存在大量的多路径，无线信号中可以捕获到具有较大自由度的信息。

然而无线传感的性能在很大程度上依赖于无线信号中可解读出的信息丰富度，而它是由传输带宽决定的。如今随着先进的无线通信技术逐渐发展成熟，更多的带宽可以被人们所使用，因此无线信号可以包含更加丰富的信息。

由于起源于时间反转（TR）技术，无线电分析已被提出作为一种利用无线信号的技术，或者更具体地说，是无线信道状态信息（CSI）提取技术。通过提取各种特征来解释我们周围的环境信息。

TR技术将每个室内多路径视为一个分布式虚拟天线，并产生一个高分辨率的时空聚焦效应，也称为TR共振效应。当室内环境发生变化时，多径传播也随之发生变化，导致TR共振强度的降低。

一方面人类的活动或移动的物体为无线信号的传播引入了动力学。通过部署无线传感器，来提取和分析植入无线信号中的各种特征，可以推断出室内环境的宏观变化，如室内事件检测，人体活动识别，室内定位，步态识别和跟踪。

人们还可以在不需要的情况下检测包括手势和生命体征在内的各种微小变化，而不需要使用任何可穿戴设备。这些物联网应用程序可以成为家庭和办公室安全系统、人类活动识别系统和福祉监测系统的理想解决方案。

另一方面，每个人体都会通过吸收、反射和散射无线信号，对无线信号引入独特的扰动。与人体相互作用的静态无线传播模式被定义为人体无线电生物识别学，它是由个体的生物特征决定的。在无线电分析的帮助下，室内人体识别现在可以通过非人工智能模式来实现。

汽车因其按需运输、机动、独立、方便、舒适的巨大优越性，已成为需求激增、逐渐普及的日常商品。根据报告显示，到2017年全球上路的汽车数量已达到12亿辆。

在过去的十年里，汽车制造商和研究人员一直致力于通过创新来获得解决方案，即利用新兴的传感器技术来辅助驾驶员和提高安全性，例如利用驾驶员监控系统来检测驾驶员的分心和疲劳状况。

与大多数现有的需要接触传感器和摄像头的车载技术相比，仅依赖无线信号的无线电分析是一种很有前途的智能汽车监控方案。

如今许多汽车制造商正在所生产的新车增加内置Wi-Fi设备。互联网供应商则与汽车制造商展开合作，为车载设备提供廉价和快速的Wi-Fi服务。

另外一个重要的原因在于无线设备优于传统的传感器，比如Wi-Fi不仅可以作为一个车内传感器，而且还可以将乘客和司机连接到互联网上。

Wi-Fi之所以成为车内传感的理想解决方案，是因为由于多路径传播，它可以在存在复杂障碍物的情况下很好的工作，而这对传统的传感器和相机来说是不可能的。

汽车的内部确实可以被视为一个特殊的室内环境，由于车体大多为金属的外壳，导致大多数无线信号传输的多条路径都被限制在汽车内部。通过在汽车上部署无线无线电设备，无线电分析可以使许多针对于汽车的物联网应用程序成为可能。

经过多年的前期布局和发展，物联网应用程序已经处于雏形阶段很长一段时间，但受限于传感网络的设计，实际场景中的物联网技术应用尚未实现。

首先需要提出无线人工智能的概念，它可以进行无线电分析，环境感知，然后针对不同的应用场景采取最优的解决方案。在技术实施过程中，引入无线人工智能驾驶员认证系统，它只允许授权驾驶员驾驶汽车，从而保证了汽车的安全和安全。

在汽车内部部署一对商用Wi-Fi设备，驾驶员的生物信息将被无线信号记录下来。所提出的无线人工智能智能汽车系统提取了驾驶员的无线电生物特征信息，能够实现准确的驾驶员识别和认证。

完成上述部署任务后，将进一步演示所提出的无线人工智能系统如何从无线信号中捕获生命体征，以协助驾驶员进行状态监测、乘客计数和无人值守的儿童检测。

通过对无线信号中植入的周期模式的分析，所提出的无线人工智能系统可以对驾驶员的实时呼吸频率进行监测，作为驾驶员状态监测中健康和疲劳的重要指标。

在汽车中传统的传感器需要传感器和被监控物体之间无障碍物存在，而无线人工智能通过无线电分析，使用一对Wi-Fi设备来感知环境。由于无线信号的多路径传播特点，所提出的基于Wi-Fi的车内传感系统即使在有障碍物时也能感知环境。

基于无线传感的人类识别系统很容易受到CSI变化的影响，因为车载环境总是随时间而变化。而基于车载wi-fi的驾驶员认证系统，通过机器学习解决了不同环境的挑战。所提出的基于ML的系统可以从汽车在变化环境下捕获的CSI样本中，提取不变的无线电生物特征信息。

当前的车内驾驶员监控系统需要摄像头或接触传感器来监测司机的生物信号，这可能会分散司机的注意力或存在司机个人信息的隐私保护问题。所设计的车内生命体征监测系统，是通过从捕获的CSI时间序列中提取周期模式，来估计驾驶员的呼吸频率。

由于无线信号的多路径传播特点，该系统可以安装在远离驾驶员和乘客的地方，以确保人员的隐私和安全。

在目前的车辆中，车内的乘客数量是通过安装在每个座位下的压力传感器来估计的，而且精度很低，因为压力传感器可以被行李等重物触发，并且可能对重量较小的孩子没有反应。而无线分析方法可以通过识别环境中不同的人类呼吸频率来检测人数。

无线传感利用了无线电多路径传播的超大自由度，当一个信号在环境中遇到一个散射体时，就会产生一个原始信号的衰减副本，并将通过一条新的路径继续传播。

由于环境中散射体的存在，从发射机发射出的信号通过不同的传播路径到达接收机，每个天线之间的信道变成了一个多路径信道。图2描述了多路径传播的示意图。

图2 多路径传播示意图

研究人员和制造商专注于解决上述技术问题，他们通常需要针对每个应用程序去提供各种特定的传感器。与只能用于传感的专用传感器不同，Wi-Fi的优越之处在于它可以同时作为车内传感器和车内的连接设备，它可以将乘客和司机在旅行时连接到互联网上。

汽车是丰富散射的室内环境的一种特殊情况，无线电波通过金属外壳来回反射，如图3所示。

图3 车内的多路径传播示意图

鉴于汽车内有丰富的路径选择，无线电分析为智能汽车的应用提供了一个可行且有广阔前景的解决方案。

由于多路径传播，车内人的活动和生物信息可以被顺利的感知和捕获。通过检测CSI中的动态变化，也可以实现对停放车辆进行异常检测。

由于无线信号从多个路径到达接收天线，因此人体无线电生物识别技术被隐式地嵌入到多路径CSI轮廓中。人体可能只影响通往多路径CSI的几条路径，而且与墙壁和家具等其他静态物体相比，由于人体反射率和介电常数较低，这些路径的能量较小。

因此，通过无线电捕获的人类无线电生物特征会被CSI中其他无用的成分所掩盖。简而言之，从一个人的无线电拍摄中获得的CSI与环境高度相关。

事实上这种车内的环境会随着时间的推移而不断变化。因此当车内环境发生改变时，包含驾驶员无线电生物识别信息的CSI也会发生改变。

在所提出的系统中，利用机器学习模型解决“车内环境变化”的问题。司机的无线电生物特征数据集是通过收集不同地点的汽车身上的无线电照片建立的。

该数据集用于了解车载环境的动力学及其对人体无线电生物识别的影响。每个司机的无线电生物识别数据都被部署在汽车上的商业Wi-Fi设备捕获，汽车内收发器的位置如图4所示。

图4 汽车中收发器的位置

无线技术的最新发展和无线电分析的进步，使许多前端物联网应用程序不断完善和强大，极大地改变了我们的生活方式，并帮助人们理解周围的万物是谁、什么、何时、何处以及如何发生。

具体来说，通过利用多路径传播的大自由度特点，可以检索到嵌入CSI中的丰富环境信息，从而感知周围的世界。随着下一代通信中更大带宽的实现，无线传感可以包含更丰富的信息。

随着汽车数量的激增和汽车配置的日益自动化，汽车的智能化发展以及其提供驾驶辅助和安全保障的功能非常重要。汽车内部可以看作是室内环境丰富散射的一种特殊情况，其中的无线信号多路径传播与驾驶员和乘客相互作用，帮助我们得到其活动信息和生物信息。

受无线电分析技术的启发，针对智能汽车的无线人工智能为汽车行业的智能化发展提供了强大动力。在部署在汽车内的一对商用Wi-Fi设备的帮助下，无线人工智能系统可以自动识别司机，并监控司机的状态，以及计算坐在车里的人数。

与传统的智能汽车监控方法不同，所提出的无线人工智能方法采用非侵入式传感，复杂度低，在NLOS下工作良好，并同时支持多个物联网应用，从而使其成为未来智能汽车监控的理想范例。

参考文献：

B. Wang, Q. Xu, C. Chen, F. Zhang, and K. J. R. Liu, ‘‘The promise of radio analytics: A future paradigm of wireless positioning, tracking, and sensing,’’ IEEE Signal Process. Mag., vol. 35, no. 3, pp. 59–80,May 2018.