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Projektüberblick

WiFi Sensing

Funk als Sensor

WLAN überträgt nicht nur Daten – jedes Signal trägt auch Spuren der Umgebung. Bewegt sich ein Mensch, atmet er oder schlägt sein Herz, verändert das die Funkwellen messbar. WiFi Sensing liest diese Veränderungen aus: Anwesenheit und Bewegung ohne Kamera, durch Wände, mit Hardware für wenige Euro.

  • ESP32 Hardware
  • CSI 64–256 Teilkanäle
  • 2,4 + 5 GHz
  • in Arbeit: Atmung, Herzschlag

So funktioniert es

Die Kanalzustandsinformation (CSI)

WLAN teilt jeden Kanal in viele schmale Teilkanäle – bei 20 MHz sind es 64, bei 80 MHz (nur im 5-GHz-Band) 256. Für jeden meldet der Empfänger, wie stark und mit welcher Verschiebung das Signal ankommt. Diese „Kanalzustandsinformation“ entsteht ohnehin bei jedem Paket, weil das Funkmodul sie zum Entzerren braucht.22

Menschen verändern das Signal

Das Signal erreicht den Empfänger auf vielen Wegen: direkt und über Reflexionen an Wänden, Möbeln – und Menschen. Wände und Möbel stehen still, ein Mensch nicht. Seine Bewegung, sogar das Heben des Brustkorbs beim Atmen, verändert die Überlagerung der Wege und damit die CSI.

Vom Rauschen zum Ergebnis

Die Rohdaten sind verrauscht. Erst Filter, Frequenzanalyse und maschinelles Lernen machen daraus „Bewegung erkannt“, eine Atemfrequenz oder eine Aktivität. Atmen liegt bei 0,1–0,5 Hz, der Herzschlag bei etwa 0,8–2 Hz – beide lassen sich so in getrennten Frequenzbändern suchen.

2,4 GHz oder 5 GHz?

Das Frequenzband entscheidet, was sich messen lässt. Kurz gesagt: 2,4 GHz sieht weiter und durch mehr Wände, 5 GHz sieht genauer hin.

2,4 GHz5 GHz
Wellenlängeca. 12,5 cmca. 6 cm
Empfindlichkeit für kleine Bewegungen1 mm Brustkorb-Bewegung verschiebt die Phase der Reflexion um ca. 6°ca. 12,5° – etwa doppelt so empfindlich; für Atmung und vor allem den Herzschlag (Bruchteile eines Millimeters) ein großer Vorteil
Kanalbreite und Teilkanälemeist 20 MHz (64 Teilkanäle), höchstens 40 MHz20 bis 160 MHz; bei 80 MHz 256 Teilkanäle – mehr Messpunkte pro Paket
Wege auseinanderhaltenbei 20 MHz erst ab rund 15 m Wegunterschiedbei 80 MHz ab rund 3,75 m, bei 160 MHz ab rund 1,9 m – Reflexionen von Person und Möbeln lassen sich besser trennen
Durch Wändebesser; Beton dämpft ca. 20–25 dB20deutlich stärker gedämpft21 – eher für Messungen im selben Raum
Störungenvoll: nur drei bis vier überlappungsfreie Kanäle, dazu Bluetooth und Mikrowellenviel mehr Kanäle, ruhiger – aber auf DFS-Kanälen muss der Router bei erkanntem Wetter-/Flugradar den Kanal wechseln, was laufende Messungen unterbricht
Hardware mit CSIESP32, ESP32-S3, -C3, -C6 (nur 2,4 GHz)ESP32-C5 (Dual-Band, CSI bei 20/40 MHz)23; Raspberry Pi mit Nexmon (bis 80 MHz)24

Faustregel: 2,4 GHz für Anwesenheit und Bewegung über mehrere Räume, 5 GHz für Atmung und Herzschlag in der Nähe der Funkstrecke.

Mein Projekt

Heute

  • Anwesenheit und Bewegung: Zwei ESP32-Boards bilden eine Funkstrecke; der Empfänger liest bei jedem Paket die CSI aus und erkennt, ob sich im Raum etwas bewegt – ohne Kamera und auch durch Wände.
  • Home Assistant: Ereignisse gehen per MQTT ins Smart Home, dazu eine ESPHome-Komponente für den Akku eines Fiido-Air-E-Bikes.
  • Verwandt: das Beacon-Radar für Bluetooth-Geräte.

In Arbeit

  • Atmung: Der Brustkorb hebt sich beim Atmen um wenige Millimeter – genug, um die Atemfrequenz aus der CSI zu lesen. Mit dem ESP32 ist das belegt.1016
  • Herzschlag: Die Bewegung durch den Herzschlag ist ein Bruchteil davon und liegt unter der Atmung. Die Herausforderung ist, sie sauber herauszufiltern; Forschung zeigt, dass es mit zwei ESP32 geht.16
  • Herzschlag als Fingerabdruck: Jedes Herz bewegt sich etwas anders – Form und Takt der Herzbewegung sind individuell. Mit Radar ließen sich so 78 Personen zu 98,6 % unterscheiden.6 Ob das mit der gröberen WLAN-Messung gelingt, ist eine offene Forschungsfrage, an der ich arbeite.

Herzschlag-Merkmale sind biometrische Daten und nach DSGVO besonders geschützt (Art. 9). Messungen und Zuordnung nur mit Einwilligung der Betroffenen.

Meilensteine der Forschung

  1. 2011CSI aus normaler WLAN-Hardware

    Ein Werkzeug macht die Kanalzustandsinformation handelsüblicher Intel-Karten auslesbar – der Startpunkt der WLAN-Sensing-Forschung.1

  2. 2012Passives WiFi-Radar

    University College London ortet Bewegung durch eine Wand allein mit fremden WLAN-Signalen; das britische Verteidigungsministerium bietet Mittel für eine Studie zum Häuserkampf.2

  3. 2013Wi-Vi: durch Wände mit WLAN

    MIT erkennt Menschen hinter Wänden mit einem kleinen 3-Antennen-Funkgerät im 2,4-GHz-Band.3

  4. 2015Atmung und Herzschlag im Schlaf

    Erstmals Atem- und Herzfrequenz aus Standard-WLAN, ohne Wearable.4

  5. 2016–2018Emotion, Körperhaltung

    EQ-Radio liest einzelne Herzschläge und daraus Emotionen, RF-Pose Strichfiguren durch Wände – beides mit eigenem Funk-Radar statt WLAN.57

  6. 2017Herzschlag als Ausweis

    Cardiac Scan identifiziert Menschen kontaktlos an der Bewegung ihres Herzens: 98,6 % bei 78 Personen (Dauerstrich-Radar).6

  7. 2019CSI bei 5 GHz und 80 MHz

    Nexmon macht CSI aus Broadcom-Chips auslesbar – auch auf dem Raspberry Pi, in beiden Bändern und mit bis zu 80 MHz Bandbreite.24

  8. 2020–2022Der ESP32 wird zum Sensor

    CSI lässt sich mit Mikrocontrollern für wenige Euro erfassen; erste Atmungsmessung mit dem ESP32.910

  9. 2023Körperhaltung aus WLAN

    Carnegie Mellon rekonstruiert die Körperoberfläche mehrerer Personen allein aus WLAN-Signalen.11

  10. 2023–202418 m durch fünf Räume

    TU Wien: ESP32-S3 mit Richtantenne erkennt Aktivitäten durch Wände, 92 % Genauigkeit ohne Sichtverbindung.1213

  11. 2025Ein eigener IEEE-Standard

    IEEE 802.11bf macht Sensing zur offiziellen WLAN-Funktion; zwei ESP32 messen Herz- und Atemfrequenz (PulseFi).1416

Wo es eingesetzt wird

Zuhause und Smart Home

Comcast hat „WiFi Motion“ auf Millionen Xfinity-Router gebracht: Der Router meldet Bewegung in der Wohnung, ohne Kamera.17 Espressif liefert für den ESP32 eine fertige Sensing-Komponente.18

Pflege und Gesundheit

Sturzerkennung, Schlaf- und Atemüberwachung ohne Wearable – besonders für ältere Menschen, die allein leben. Bisher vor allem in Forschung und Pilotprojekten.411

Militär und Sicherheit

Fürs „Durch-die-Wand-Sehen“ setzen Militär und Polizei meist eigene Radargeräte ein, etwa die Xaver-Reihe von Camero-Tech – laut Hersteller in 50 Ländern.19 Zu passivem WiFi-Radar hat das britische Verteidigungsministerium 2012 eine Studie zum Häuserkampf in Auftrag gegeben.2 Das Pentagon-System „Jetson“ erkennt Menschen auf 200 m am Herzschlag – per Laser, nicht per WLAN.8

Technik und Grenzen

FaktorWas er bewirktPraxis
FrequenzbandBestimmt Reichweite, Empfindlichkeit und Auflösung – siehe „2,4 GHz oder 5 GHz?“ oben.Durch Wände 2,4 GHz, für Vitalwerte 5 GHz.
StahlbetonBeton dämpft stark: bei 2,4 GHz etwa 20–25 dB, bei 5 GHz deutlich mehr.2021 Das Bewehrungsgitter wirkt zusätzlich wie ein grober Käfig – je enger die Stäbe im Verhältnis zur Wellenlänge, desto weniger kommt durch.Durch eine Betondecke oft kaum Signal; Leichtbau, Holz und Ziegel sind unproblematisch.
Metall und FolienMetallbedampfte Fenster, Alu-kaschierte Dämmung, Aufzüge und Heizkörper reflektieren fast vollständig.Funkstrecke so legen, dass sie nicht über solche Flächen läuft.
AntennenDie Platinenantenne des ESP32 strahlt rundum. Eine Richtantenne bündelt die Energie: Mit einer Biquad-Antenne gelangen 18 m durch fünf Räume.13 Mehrere Antennen (MIMO) liefern zusätzliche Blickwinkel.Externe Antenne (IPEX/U.FL) am ESP32-S3, Ausrichtung auf den Messbereich.
PaketrateCSI gibt es nur, wenn Pakete fließen. Für Atmung und Herzschlag braucht es eine gleichmäßige Rate, z. B. 50–100 Pakete pro Sekunde.Eigener Sender oder regelmäßige Pings statt zufälligem Verkehr.
Billige HardwareGünstige Chips haben schwankende Phasenlage (Takt- und Frequenzversatz), deshalb wird meist nur die Amplitude genutzt.22Phasenbereinigung oder reine Amplitudenmerkmale.
UmgebungJeder Raum hat sein eigenes Signalbild. Verschobene Möbel, offene Türen, Haustiere oder mehrere Personen verändern es.Kalibrieren pro Raum, Grundzustand laufend nachführen.

Datenschutz

  • WiFi Sensing funktioniert unsichtbar und durch Wände – Betroffene merken nicht, dass sie erfasst werden.
  • Schon Bewegungsmuster verraten viel: wann jemand zu Hause ist, schläft oder Besuch hat. Bei kommerziellen Diensten bleibt oft offen, wer diese Daten bekommt.17
  • Atmung, Herzschlag und erst recht ein Herzschlag-Fingerabdruck sind Gesundheits- bzw. biometrische Daten: nur mit Einwilligung, lokal verarbeitet, sparsam gespeichert.

Ausblick

  • Sensing im Router: Mit IEEE 802.11bf können Geräte Messungen standardisiert anfordern – Sensing wird zur Grundfunktion künftiger Router, auch im 60-GHz-Bereich.1415
  • Feinere Auflösung: Wi-Fi 7 nutzt bis zu 320 MHz breite Kanäle – mehr Teilkanäle, genauere Messung.
  • Bessere Modelle: Lernverfahren, die nicht für jeden Raum neu trainiert werden müssen, sind das größte offene Problem.
  • Gesundheit zu Hause: kontaktlose Vitalwerte und Sturzerkennung als Alternative zu Kameras und Wearables.
  • Regeln: Mit der Verbreitung wächst der Bedarf an klaren Datenschutzregeln für unsichtbare Sensoren.

Nebenprojekt: Verdeckter Funkkanal

Aus denselben ESP32-C5-Boards ist ein zweites Experiment entstanden – diesmal nicht zum Messen, sondern zum Kommunizieren. Es überträgt eine Nachricht nicht im Inhalt der WLAN-Pakete, sondern versteckt in deren Sendeleistung: Der Empfänger liest nur die Signalstärke (RSSI) und setzt daraus die Bits wieder zusammen. Mit Hamming-Fehlerkorrektur, Verschlüsselung, einem per Bluetooth gesteuerten Chat und einem Ping-Pong-Reichweitentest.

Erklärvideo (3:04, Full HD, mit Sprecher und Untertiteln): wie aus der WLAN-Sendeleistung ein verdeckter Kommunikationskanal wird – WiFi Sensing als Ausgangspunkt, Prinzip, Fehlerkorrektur, Chat, Reichweitentest und mögliche Anwendungen.
Weboberfläche des Funkchats mit RSSI-Oszilloskop: das Rechtecksignal ist die über die Sendeleistung modulierte Nachricht Funkchat bei sauberem Empfang: Nachricht fehlerfrei dekodiert Funkchat bei rund 30 Prozent Bitfehlern: die Fehlerkorrektur stellt den Text trotzdem wieder her
Der Funkchat live: oben der echte RSSI-Strom (das Rechtecksignal ist die Nachricht), darunter sauberer Empfang und ein Lauf mit rund 30 % Bitfehlern, den die Fehlerkorrektur abfängt.

Wozu so etwas gut sein kann

Reine Grundlagenforschung – doch das Prinzip „Daten unauffällig über ohnehin vorhandenes WLAN“ hat viele denkbare Anwendungen:

Militär & Kriegsgebiete

Verschlüsselte, schwer ortbare Kommunikation ohne eigene, leicht anpeilbare Funkanlage – die Signale verschwinden im alltäglichen WLAN-Rauschen.

Verdeckter Behördenfunk

Ein unauffälliger Rückkanal zwischen Geräten direkt am Einsatzort, etwa für verdeckte Polizei- oder Rettungstrupps.

Industrie & M2M

Maschinen bestätigen sich Steuerbefehle über einen zweiten, unabhängigen Kanal – ein Gewinn an Sicherheit und Fälschungsschutz.

Medizin

Geräte am Körper tauschen Messwerte aus, ohne zusätzlichen Sender und mit wenig zusätzlicher Funkbelastung.

Hobby & Funkchat

Ein kleiner Chat ganz ohne Internet, nur zwischen den eigenen Geräten – zum Basteln und Lernen.

Kinderspielzeug

Zwei Figuren „flüstern“ sich Geheimbotschaften zu – ohne Kopplung, ohne Cloud, einfach über die Luft.

Dual-Use-Hinweis: ein Forschungs- und Lernprojekt zwischen eigenen Geräten. Verdeckte Funkkanäle sind ein etabliertes akademisches Feld; der Reiz liegt in Robustheit und Unauffälligkeit, nicht im Umgehen von Regeln.

Videos (englisch)

Introduction to Wi-Fi Sensing and the IEEE 802.11bf StandardIEEE ComSoc Oregon · Vortrag: Grundlagen und der neue Standard Your Wi-Fi Might Be Secretly Watching You! (Wi-Fi Sensing Explained)Behfor · Kurze, allgemeinverständliche Einführung ESP-CSI: Transforming Wi-Fi into a Sensing PlatformEspressif Systems · Der Chiphersteller über WiFi Sensing mit dem ESP32 Synaptics Wi-Fi SensingSynaptics · Bewegung und Anwesenheit aus WLAN-Signalen WiTrack: 3D Motion Tracking Through Walls Using Wireless SignalsMIT CSAIL · Bewegung durch Wände verfolgen (Funk, nicht WLAN) Capturing a Human Figure Through a Wall using RF SignalsMIT CSAIL · RF-Capture: Körperumriss hinter einer Wand This AI Senses Humans Through WallsTwo Minute Papers · RF-Pose kurz erklärt DensePose from WiFi – High Level ExplanationAI With Rithesh · Körperhaltung allein aus WLAN-Signalen (CMU)

Quellen

  1. D. Halperin, W. Hu, A. Sheth, D. Wetherall: Tool Release: Gathering 802.11n Traces with Channel State Information. ACM SIGCOMM CCR 41(1), 2011. dl.acm.org
  2. Popular Science: Seeing Through Walls With a Wireless Router, Juli 2012 – über das Passiv-Radar von K. Chetty und K. Woodbridge (UCL); das britische Verteidigungsministerium finanziert eine Studie zum Häuserkampf. www.popsci.com
  3. F. Adib, D. Katabi: See Through Walls with WiFi! ACM SIGCOMM 2013. www.mit.edu
  4. J. Liu, Y. Wang, Y. Chen, J. Yang, X. Chen, J. Cheng: Tracking Vital Signs During Sleep Leveraging Off-the-shelf WiFi. ACM MobiHoc 2015. doi.org
  5. M. Zhao, F. Adib, D. Katabi: Emotion Recognition using Wireless Signals (EQ-Radio). ACM MobiCom 2016. eqradio.csail.mit.edu
  6. F. Lin, C. Song, Y. Zhuang, W. Xu, C. Li, K. Ren: Cardiac Scan: A Non-contact and Continuous Heart-based User Authentication System. ACM MobiCom 2017. doi.org
  7. M. Zhao u. a.: Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals. CVPR 2018. people.csail.mit.edu
  8. MIT Technology Review: The Pentagon has a laser that can identify people from a distance – by their heartbeat, Juni 2019. www.technologyreview.com
  9. S. M. Hernandez, E. Bulut: ESP32-basierte CSI-Erfassung auf Edge-Geräten (PerCom-Workshops 2020). staff.itee.uq.edu.au
  10. COVID-Beat: a low-cost breath monitoring approach for people in quarantine during the pandemic. Journal of Computational Design and Engineering 9(3), 2022 (ESP32, Atmung). academic.oup.com
  11. J. Geng, D. Huang, F. De la Torre (CMU): DensePose From WiFi. arXiv 2301.00250, 2023. arxiv.org
  12. J. Strohmayer, M. Kampel (TU Wien): WiFi CSI-Based Long-Range Through-Wall Human Activity Recognition with the ESP32. ICVS 2023. doi.org
  13. J. Strohmayer, M. Kampel: Directional Antenna Systems for Long-Range Through-Wall Human Activity Recognition. IEEE ICIP 2024. arxiv.org
  14. IEEE: 802.11bf – Enhancements for WLAN Sensing (Überblick der IEEE Standards Association); Standard 2025 verabschiedet. standards.ieee.org
  15. R. Du, H. Hua, H. Xie u. a.: An Overview on IEEE 802.11bf: WLAN Sensing. arXiv 2310.17661. arxiv.org
  16. PulseFi: A Low Cost Robust Machine Learning System for Accurate Cardiopulmonary and Apnea Monitoring Using Channel State Information (zwei ESP32). arXiv 2510.24744, 2025. arxiv.org
  17. PCWorld: Xfinity routers can now sense movement in your home without cameras. www.pcworld.com
  18. Espressif: Komponente esp_wifi_sensing (ESP-IDF ab 5.4, u. a. ESP32-S3/C6). components.espressif.com
  19. Janes: Camero-Tech releases new ISR imaging platform – Xaver-Radare laut Hersteller bei Militär und Polizei in 50 Ländern. www.janes.com
  20. Keenetic: Wi-Fi signal attenuation coefficients when passing through different materials (Richtwerte 2,4 GHz). help.keenetic.com
  21. iBwave: Exploring Attenuation Across Materials & the 2.4 GHz / 5 GHz Bands. blog.ibwave.com
  22. Exposing the CSI: A Systematic Investigation of CSI-based Wi-Fi Sensing Capabilities and Limitations. arXiv 2302.00992. arxiv.org
  23. Espressif: ESP-IDF Programming Guide – Wi-Fi Driver, Channel State Information (ESP32-C5, Dual-Band 2,4/5 GHz, CSI bei 20/40 MHz). docs.espressif.com
  24. F. Gringoli, M. Schulz, J. Link, M. Hollick: Free Your CSI: A Channel State Information Extraction Platform for Modern Wi-Fi Chipsets. ACM WiNTECH 2019 (Broadcom, u. a. Raspberry Pi, bis 80 MHz, 2,4 und 5 GHz). github.com

Stand: Oktober 2026. Die Seite fasst veröffentlichte Forschung zusammen; Angaben zu Produkten stammen aus den genannten Berichten und Herstellerangaben.