WiFi CSI（チャネル状態情報）を用いて、WiFi機器の移動を監視しようという研究の紹介です。
なお、今後、手が空いた時に、過去に関わった研究（小ネタが多いですが）の概要をなるべく平易に紹介していこうと思います。
文献情報
- 著者: Y. Taniguchi, Y. Izumoto
- 題目: Device movement detection using WiFi channel state information
- 雑誌: IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering
- 出版: May 2026
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.70166
研究概要
WiFi CSI（Channel State Information：チャネル状態情報）とは、WiFi通信時に取得できる、アンテナごと・サブキャリア（細分化された周波数）ごとの電波の強さ（振幅）や波のズレ（位相）に関する詳細なデータのことです。この情報を解析することで、WiFiの電波をあたかも「空間センサー」のように利用できるため、現在世界中で活発に研究が進められています。例えば、室内で人が動いたり、呼吸をしたりするだけでも電波の反射や減衰の仕方が変化します。このCSIの変動データと機械学習（AI）技術を組み合わせることで、室内の人間検知にとどまらず、非接触での呼吸・心拍といったバイタルサインの計測まで可能になります。
本研究では、このCSIの特性を応用し、「WiFiデバイス自体のわずかな位置変動を監視・検知する」という、より身近で実用的なアプローチを提案しています。例えば、地震や不注意によって防犯カメラや各種センサーの位置がわずかにズレてしまった場合や、第三者がWiFi機器を一時的に動かして何食わぬ顔で元の位置に戻した（不正な物理的変更を加えた）ようなケースの検出を想定しています。技術的には、あらかじめ異常な状態を学習させる必要がない教師なし異常検知の手法を採用している点が特徴です。
提案手法の有用性を検証するため、実験では比較的安価かつ容易に入手できるマイコンボードM5StackとESP32 CSI Toolkitを用いてCSIデータを取得しました。評価の結果、従来一般的に用いられてきた大まかな指標である受信電波強度（RSSI）では検出が不可能だったデバイスの微小な移動を、CSIを用いることで検出できることを実証しました。
（本記事の文章の校正と画像生成にGeminiを使っています。正確な情報は文献を参照ください。）