无需语音指令，智能家居就能感知你的需求并主动服务——这一科幻场景正走进现实。天津大学网络与云计算团队近日在无线感知领域取得突破性进展，他们利用家庭Wi-Fi信号的微小变化，开发出可精准识别人体活动的新型技术，让无线网络化身“隐形管家”，相关成果已发表于国际权威期刊IMWUT。
传统智能家居依赖用户主动下达指令或依赖特定传感器，难以持续感知用户动态需求。研究团队另辟蹊径，通过分析Wi-Fi信号因人体活动产生的相位、振幅等参数变化，构建出可识别位置、姿态与行为的感知系统。该技术无需用户佩戴任何设备，仅需通过家庭现有路由器即可实现全屋覆盖。
实验室技术向真实场景转化面临两大挑战：设备部署复杂与感知精度不足。研究团队创造性地将扫地机器人改造为“环境测绘师”，在其常规清扫过程中同步构建家庭三维空间模型与Wi-Fi信号分布图。通过机器学习算法，系统能以10厘米精度自动定位路由器、智能音箱等设备位置，用户仅需启动机器人完成一次全屋清扫即可完成系统初始化。
针对复杂家居环境中的信号干扰问题，团队摒弃传统理想化传播模型，首次建立适应真实场景的信号衰减预测模型。该模型通过分析家具布局、墙体材质等因素对信号传播的影响，将感知误差控制在5厘米以内，即使在多隔断、多障碍物的户型中仍能保持稳定性能。
技术验证显示，系统可准确识别跌倒、久坐等异常行为，识别准确率达98.7%。当检测到老人长时间静止时，系统会自动触发警报并通知紧急联系人；感知到用户靠近厨房时，智能烤箱可提前预热至预设温度。研究团队负责人表示，这项技术突破为无线感知大规模民用化扫清了关键障碍，未来有望应用于养老监护、健康管理等领域。
该研究由计算机科学与技术学院与网络安全学院联合完成，博士生谭人瑞、孟暄棋在导师指导下构建了核心算法框架。团队已申请多项发明专利，并与多家家电企业开展技术对接，预计三年内实现产品化应用。这项突破标志着我国在无线感知领域达到国际领先水平，为智能家居产业升级提供了关键技术支撑。