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信号|靠WiFi信号就能检测呼吸跌倒！北大这项硬科技研究越来越藏不住了( 三 )


信号|靠WiFi信号就能检测呼吸跌倒！北大这项硬科技研究越来越藏不住了
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基于菲涅尔区的基本模型，张大庆等人进一步考虑了电磁波反射特性和WiFi信号的频率多样性，使得扩展后的模型能捕获到人体亚波长级别的微小移动。这项研究，也奠定了用WiFi信号感知人体毫米级行为的理论基础。在张大庆教授看来，要想真正把无线感知做好做到实用，第一件事就是要把人的活动对无线信号影响的机理搞明白。包括WiFi信号是怎么传播的，有什么特殊的性质，感知的极限和边界是什么；否则将AI算法生硬地用于无线感知遇到问题时，就无法理解问题的根源。这也是当前为何全球很多团队都在将各种AI、机器学习算法用于WiFi感知，但性能并不稳定的原因。而张大庆团队利用商用WiFi，就可将20米外的人的微弱呼吸检测到。在未来，只有将基础理论和AI有机结合起来，才能将无线感知应用做好。但在那之前，还是要先从基本原理出发，去理解感知问题背后的本质。实际上，这种研究方法放在其它应用领域，也是同样通用的。把握「原始的创新」在与的聊天里，张大庆教授谈及最多的，就是基础研究的重要性。现在我们有不少学生和研究人员，喜欢跟风其它团队的研究，仅对算法做些改进。但我觉得，要想真正搞好科研，还是需要去做基础理论的探索与创新，要理解技术和方法使用的假设条件和背后的道理，不能仅停留在方法的简单运用和改进上。其中，张大庆教授尤其强调了原始创新的重要性。这是一种观念、思维方式上的创新，诚如那些前所未有的重大科学发现、基本原理、颠覆性技术等创新成果：只有原始创新，才能把技术真正做到前沿，对问题有深层的认识，并最终把应用做好。
信号|靠WiFi信号就能检测呼吸跌倒！北大这项硬科技研究越来越藏不住了
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至于像普适计算这样的交叉学科，具体怎么去学基础理论、怎么去做研究。张大庆教授表示，方法是很灵活多样的：你可以先做深一个学科，专精后再去理解其它学科，然后做交叉；你也可以先接受通识教育，将知识面拓宽，然后再聚焦某个领域；这样做交叉学科是从通识到专精，再慢慢延申研究的范围，都是可以的。如今，普适计算已经发展正好30年，在张大庆教授的眼中，这个领域依旧如最初那般“有吸引力”。它打破传统的学科学习思路——先定义场景，再去思考如何用技术去实现，实现过程中进一步去参悟其中的科学问题。正因为这种独特而实用的研究思路，深受工业界的认可和推崇，其多学科交融的内在使之已经落地多样的场景当中去。或许过不了多久，真就如科幻电影那般，计算、通讯、感知就无处不在了……参考链接：[1]https://www.slideshare.net/panchendrarajanruba/ibat-detecting-anomalous-taxi-trajectories-from-gps-traces-93850893[2]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9386235[3]https://www.researchgate.net/publication/49612119_CDTOM_A_Context-driven_Task-oriented_Middleware_for_Pervasive_Homecare_Environment[4]http://www-public.it-sudparis.eu/~zhang_da/people.html[5]https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9505583[6]https://web.archive.org/web/20140913030923/http://www.ubiq.com/hypertext/weiser/SciAmDraft3.html

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