類似 Wi-Fi 的無線電設備可用于檢測人們所在位置，以及呼吸和心率

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當我還是個小男孩的時候，我曾希望自己身上能有一些驚人的超能力，比如透視眼或讀心術。很多孩子都有這樣的夢想，但我那想象力豐富的小腦袋卻無法想象，有一天我會把這些超能力變成現實，更無法想象我會向美國總統展示這些能力所帶來的可能性。不過，20年后，它確實發生了。 當然，其中并沒有魔法或科幻情節，只有新的算法和巧妙的工程設計，使用無線技術感知附近發射器發出的無線電波的反射。我和麻省理工學院的同事們所采用的方法依賴的是便宜且易于安裝的設備，不比安裝無線路由器難多少。 這些成果如今在現實世界中得到了應用，能夠幫助醫學研究人員和臨床醫生更好地評估那些會影響人們步態和活動能力的病情發展。基于這項技術的設備將很快投入市場。未來，它們可以用來看護家中的老年人，在他們跌倒時發出警報。與目前醫療警報系統的用戶不同，被看護人不必佩戴配有無線電設備的手鐲或吊墜。這項技術還可以用來監測新生兒的呼吸和心跳，也不需要嬰兒嬌嫩的皮膚接觸傳感器。 你可能想知道這種基于無線電的傳感技術是如何工作的。如果是這樣，請繼續往下讀，我將在接下來的內容里講述我們是如何提高系統靈敏度和復雜性的。━━━━一切始于2012年，也就是我成為麻省理工學院的研究生后不久。我和我的導師迪娜?卡塔比（Dina Katabi）正在研究一種讓Wi-Fi網絡更快傳輸數據的方法。我們在移動機器人上安裝了Wi-Fi設備，讓機器人自己導航到房間內數據吞吐量最高的地方。每隔一段時間，我們的吞吐量就會神秘地大幅下降。最終我們發現，有人在相鄰的走廊上走動時，會對我們房間的無線信號形成干擾。

我們早該預料到這一點。眾所周知，無線通信系統容易受到電磁噪聲和干擾的影響，工程師們一直在致力解決這個問題。親眼目睹這些影響讓我們對自己的研究有了完全不同的看法。我們想知道這種由行人引起的“噪聲”是否可以作為了解附近環境的新信息來源。我們能使用一個對著墻的Wi-Fi設備，在電腦屏幕上看到墻后的人是如何移動的嗎？

我們認為這應該是可能的，畢竟墻壁不會阻擋無線信號。即使路由器在另一個房間，你也可以連接Wi-Fi。如果有人在墻的另一邊，你在這一邊發出的無線信號會反射到他（她）的身上。自然，當信號穿過墻，反射回來，再穿過墻，它就會大幅減弱。但如果我們能以某種方式記錄下這些微小的反射，在某種意義上，我們就能透過墻看到東西了。 利用無線電波探測墻另一邊的情況以前也做過實驗，不過使用的是復雜的雷達設備和昂貴的天線陣列，而我們想要使用的設備和你在家里創建的Wi-Fi局域網沒有太大差別。 開始將這個想法付諸實驗時，我們發現了許多實際的復雜情況。首先是墻本身，它的反射強度是墻外反射強度的1萬到10萬倍。其次是無線信號不僅會在墻壁和人體上反射，還會在其他物體上反射，包括桌子、椅子、天花板和地板。我們必須想出一種方法來抵消所有其他的反射，只留下來自墻后面人的反射。 為此，我們最初使用了兩個發射器和一個接收器。首先，我們從一個發射器發出一個信號，并測量回到接收器的反射。接收到的信號主要是來自墻上的一個大型反射。 第二個發射器也是如此。它接收到的信號也是來自墻壁的強烈反射，但是反射幅度以及發射信號和反射信號之間的延遲略有不同。 隨后我們調整了第一個發射器發出的信號，使其反射抵消第二個發射器產生的反射。這樣做之后，接收器就不會記錄墻上強大的反射。只有那些沒有被抵消的反射（比如來自從墻后移動的人的反射）才會被記錄下來。這樣，我們就可以在不讓接收器承受過多墻壁反射的情況下，增強兩個發射器發出的信號。事實上，我們現在有一個系統可以抵消所有靜止物體的反射。 接下來，當一個人在相鄰的房間里走動時，我們會集中精力檢測他（她）。為此，我們使用了逆合成孔徑雷達技術，這種技術有時用于海上監視和雷達天文學。通過我們的簡單設備，這個方法能夠很好地探測出墻后是否有人移動，甚至可以測量其移動方向，但它沒有顯示此人的位置。 隨著研究的推進，研究生扎卡里?卡貝拉（Zachary Kabelac）和羅伯特?米勒（Robert Miller）教授也加入了我們的團隊。我們對系統進行了修改，使其包含更多的天線，操作起來不像Wi-Fi路由器，更像是傳統的雷達。 人們通常認為，雷達設備會發出簡短的無線電脈沖，然后測量反射回來的延遲。這在理論上是可行的，但技術上卻很難做到。我們使用了一種更簡單的方法，稱為調頻連續波雷達，通過比較發射波和反射波的頻率來測量距離。我們的系統在5 000到7 000兆赫之間運行，傳輸的信號只有Wi-Fi信號強度的0.1%，可以確定幾厘米遠的物體的距離。 使用一個發射天線和多個安裝在不同位置的接收天線，我們可以測量每個發射-接收天線對的無線電反射。這些測量數據顯示了無線電信號離開發射器，到達隔壁房間的人并被反射回接收器所花費的時間（通常是幾十納秒）。將這個很短的時間間隔乘以光速，就得到了信號從發射機到人再回到接收機的距離。這是中學幾何課上的知識。這個距離可確定一個橢圓，兩個天線位于橢圓的兩個焦點。在隔壁房間產生反射的人一定位于該橢圓上的某個位置。 通過兩個接收天線，我們可以畫出兩個這樣的橢圓，它們在人所處的位置相交。如果接收天線超過2個，就有可能在三維空間中將這個人定位。例如，你可以分辨出這個人是站著還是躺在地板上。如果要用這種方法定位多人，可能會有難度，但我們后來的研究表明，有了足夠的天線，這也是可行的。

為這樣的系統設計應用程序很容易。智能家居可以跟蹤居住者的位置，調整不同房間的供暖和制冷。也可以監測老年人，以確保他們沒有摔倒或因其他情況無法動彈，而且這些老年人不需要佩戴無線電發射器。我們甚至開發了一種方法，讓我們的系統能夠跟蹤某人的手臂動作，用戶只要指向燈光或電器，就能夠對它們進行控制。

━━━━我們研究團隊的下一步自然是捕捉墻外的人的輪廓，新增團隊成員包括了研究生許承郁、毛洪姿（Hongzi Mao，音）和佛瑞多?杜蘭德（Frédo Durand）教授。 其中的根本挑戰是，在Wi-Fi頻率下，來自人體某些部分的反射會反彈到接收天線，而其他反射會向其他方向發射。所以我們的無線成像設備會捕捉一些身體部位而忽略其他部位，而且我們并不知道捕捉到的是哪些身體部位。 我們的解決方案非常簡單，我們匯總了隨著時間的推移得到的測量值。這是可行的，因為當一個人移動時，暴露在無線電波中的是不同的身體部位以及同一身體部位的不同角度。我們設計了一個算法，使用人體模型來拼接一系列反射快照，然后，我們的設備就能夠重建一個粗略的人體輪廓，顯示出其頭部、胸部、手臂和腳的位置。 雖然這不是超人的透視眼，但考慮到人們對隱私的擔憂，低分辨率可能會是一種特點而不是缺陷。我們后來證明，在機器學習分類器的幫助下，使用這些影子般的圖像的分辨率就足夠識別不同的人。我們的系統還可以用于在幾厘米范圍內跟蹤用戶的手掌，這就意味著未來我們也許能夠檢測手勢。

最初，我們假設的是該系統只能跟蹤一個正在移動的人。有一天，我要求測試對象在設備的初始化階段保持靜止。雖然系統被設計為忽略靜態對象，但它還是準確地記錄了人的位置，我們對此感到非常驚訝。更仔細地觀察設備的輸出后，我們發現拍攝對象的原始無線電圖像正在不時出現和消失，其周期性與他的呼吸相符。我們還沒有意識到，該系統可以使用這種低功率無線信號在典型的室內環境中捕捉人類呼吸。當然，其原因在于與胸部擴張和牽引相關的輕微運動會影響無線信號。發現這一點后，我們對系統和算法進行了改進，以便準確監測呼吸。

早期的文獻研究表明，利用雷達探測呼吸和心跳是有可能的，更仔細地觀察接收到的信號后，我們發現我們還可以測量人的脈搏。這是因為，心臟在泵血時產生的力會導致身體不同部位以微妙的方式振蕩。雖然這些運動的幅度很小，但即使是在有大量無線電噪聲和多個受試者在周圍移動的環境中，我們的算法也可以將其放大，并可以高精度地追蹤，這也是早期研究人員沒能實現的。

顯然，這一發現能夠實現重要的實際應用，所以我們很興奮地成立了一家名為Emerald的公司，以便將我們的研究商業化。我們以Emerald的名義參加了麻省理工學院10萬美元創業大賽，并進入了決賽。雖然最終未能獲獎，但還是被邀請在2015年8月的白宮“演示日”（Demo Day）上展示我們的設備，這是美國前總統巴拉克?奧巴馬組織的一個活動，旨在為全美各地的創新活動提供展示的舞臺。 向總統演示自己的工作讓人激動不已。他看到了我們的系統檢測到我摔倒，并監控我的呼吸和心跳。他指出，該系統可以用作一個很好的嬰兒監測器。事實上，我們做過的最有趣的測試之一就是對熟睡的嬰兒進行測試。 普通嬰兒監測器上的視頻顯示的內容并不多。配備了我們的設備后，監測器就可以輕松地測量嬰兒的呼吸和心率。這種方法也可用于醫院監測新生兒和早產兒的生命體征。這些嬰兒的皮膚非常敏感，因此很難在他們身上連接傳統的傳感器。━━━━大約3年前，我們決定嘗試用無線信號感知人類的情緒。為什么不呢？當一個人興奮時，他（她）的心率會加快；感覺幸福時心率會變慢。不過我們很快意識到，僅僅靠呼吸和心率是不夠的。畢竟，當我們生氣的時候，我們的心率也會比較快，而悲傷的時候，心率也會比較慢。 過去情感計算領域的研究曾試圖通過視頻、圖像、聲音、腦電圖（EEG）與心電圖（ECG）等方式來識別人類的情感，而我們了解到，識別人類情感最重要的標志是心跳之間毫秒級的變化。這比平均心率更難測量。與峰值非常明顯的心電信號不同的是，我們的無線設備上的心跳信號的形狀無法預知，而且信號非常嘈雜。為了克服這些問題，我們設計了一個系統，該系統從無線反射的模式中學習心跳信號的形狀，然后使用這個形狀來恢復每次心跳的時長。 利用這些心跳信號和人的呼吸模式的特征，我們訓練了一個機器學習系統，把這些特征分為4種基本情緒狀態：悲傷、憤怒、快樂和喜悅。悲傷和憤怒是負面情緒，但悲傷是一種平靜的情緒，而憤怒與興奮有關。快樂和喜悅這兩種積極的情緒同樣與平靜和興奮的狀態有關。 通過在不同的人身上測試我們的系統，我們發現，針對同一個主體進行測試和訓練時，它感知情緒的準確率達87%。即便沒有使用受試者的數據對其進行訓練，它識別受試者情緒的準確率仍然超過73%。 2016年10月，研究生趙明敏（Mingmin Zhao，音）、卡塔比和我發表了一篇有關該結果的學術文章并被大眾媒體爭相報道。幾個月后，我們的研究激發了美國情景喜劇《生活大爆炸》的靈感。在這一集里，角色們借用了我們開發的設備，試圖提高謝爾頓的情商。 雖然無線設備不太可能以這種方式給人提供幫助，但使用無線信號來識別人類的基本精神狀態可能會有其他實際應用。例如，它有可能幫助像亞馬遜Alexa這樣的虛擬助手來識別用戶的情緒狀態。 還有許多其他可能的應用程序，我們才剛剛開始探索。如今，已經有200多個家庭安裝了Emerald的原型機，它們可以監測測試對象的睡眠和步態。波士頓醫療中心、布里格姆婦女醫院、馬薩諸塞州總醫院的醫生們將利用這些數據研究阿爾茨海默癥、帕金森癥和多發性硬化癥患者的病情進展。我們希望在不遠的將來，任何人都能購買到Emerald的設備。 有人問我無線傳感的下一步會怎樣發展時，我的答案是反問他們最喜歡的超能力是什么。很有可能，這就是這項技術的發展方向。