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Origin Wireless: Bewegungserkennung via WiFi erkennt Atemfrequenz

Origin Wireless: Bewegungserkennung via WiFi erkennt Atemfrequenz
Origin Wireless: Bewegungserkennung via WiFi erkennt Atemfrequenz
Einem Medienbericht zufolge hat ein Unternehmen demonstriert, dass sich mithilfe von WLAN-Signalen nicht nur die Position von Personen, sondern auch deren Atemfrequenz detektieren lässt.
Silvio Werner,
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Wie das Portal Engadget berichtet, hat das Unternehmen Origin Wireless einen Weg gefunden, selbst kleinste Bewegungen in einem Raum durch WiFi-Signale zu orten - und damit sogar die Atemfrequenz festzustellen. Der Vorteil des Algorithmus: Er lässt sich zumindest potentiell in bestehende WiFi-Systeme integrieren.

Konkret werden zwei Router im 5-GHz-Netz genutzt, wobei zur Vermeidung von Interferenzen mit anderen Netzwerken lediglich CSI (Channel State Information) übermittelt werden. Die von einem Router gesendeten Daten gelangen somit, meist mehrmals reflektiert und mit einem Laufzeitunterschied, beim empfangenden Router - und zwar in zahlreichen verschiedenen Pfaden.

Vereinfacht gesagt empfängt der Router somit innerhalb einiger Millisekunden hunderte verschiedene Signale. Bleiben diese über mehrere Sendevorgänge konstant, so ändert sich am Raum nichts. Die Änderung der Signale bei einer Änderung des Raumes (also zum Beispiel das Blockieren von Pfaden durch einen Menschen), wird schließlich zur Detektion genutzt - und das Engagdet zufolge auf 1 bis 2 Zentimeter genau.

Die auf der CEATEC vorgestellte Technologie könnte etwa zum Schutz des eigenen Hauses vor Einbrechern genutzt werden, aber auch in Notsituationen hilfreich sein, wie etwa einem Sturz einer älteren Person.

Quelle(n)

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Silvio Werner
Silvio Werner - Senior Tech Writer - 3667 Artikel auf Notebookcheck veröffentlicht seit 2017
Ich bin seit über zehn Jahren journalistisch aktiv, den Großteil davon im Bereich Technologie. Dabei war ich unter anderem für Tom's Hardware und ComputerBase tätig und bin es seit 2017 auch für Notebookcheck. Mein aktueller Fokus liegt insbesondere auf Mini-PCs und auf Einplatinenrechnern wie dem Raspberry Pi – also kompakten Systemen mit vielen Möglichkeiten. Dazu kommt ein Faible für alle Arten von Wearables und insbesondere für Smartwatches. Hauptberuflich bin ich als Laboringenieur unterwegs, weshalb mir weder naturwissenschaftliche Zusammenhänge noch die Interpretation komplexer Messungen fern liegen.
Kontakt: silvio39191
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Autor: Silvio Werner,  9.10.2017 (Update: 15.05.2018)