패시브 레이다 만들기

1. 이론

전파

전자기파

가시광선, 자외선을 전파처럼 수신하는 장비는 나노단위로 수신기를 만들어야 하므로 어렵다. (파장 길이가 nm)

전기 광학 센서, electrical optical sensor 같은 장비가 있다고 한다.

 

전파(radio wave)는 전자기파(electromagnetic wave) 중에서 파장이 mm대 이상으로 큰 편이다.

FM라디오로 익숙한 99.9 Mhz 같은 대역은 초단파(VHF) 영역

먼 거리의 송수신이 가능한 단파, 중파 라디오 방송도 있다.

FM방송은 87.5MHz ~ 108Mhz (89.1MHz KBS CoolFM)

단파방송은 3MHz  ~ 30MHz (6015kHz KBS 한민족방송)

중파방송은 300kHz ~ 2000kHz (711kHz KBS 제1라디오)

장파방송은 30kHz ~ 300kHz (한국 방송국은 없음)

라디오 신호를 수신해보면 북한에서 한국 라디오를 들을 수 없게 한국 방송의 주파수에 방해 노이즈 신호를 크게 틀어놓은 것들도 있고, 역으로 한국에서 북한 라디오를 들을 수 없게 방해전파를 보내는 것들도 있다.

찾아보니 아마추어 무선 통신(HAM)이라 해서 개인간에 무전기 들고 국내 및 해외 사람들과 소통하는 것도 있던데 생각날 때 자격증 따서 해보면 좋을 것 같다.

 

장파, 중파 등 파장이 길 수록 멀리 신호를 전달할 수 있지만, 커다란 안테나와 출력이 필요하고 전달 가능한 정보도 VHF에 비해 많지 않다. 요즘엔 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 환경이 되어서 단파, 중파방송도 없어지는 추세이다.

직접 라디오 신호를 수신해보니 낮에는 신호가 약하고, 밤에는 신호가 선명해진다.

낮에는 지구 전리층이 전파 신호를 흡수해서 멀리 전달이 안되고, 밤에는 지표부근 전리층이 얇아지면서 신호가 멀리 전달된다고 한다.

 

잠수함은 바닷물을 통과해야 하므로 저주파로 통신 가능한데 ULF같은 장파 영역으로 통신한다.

저주파수인 만큼 담을 수 있는 정보가 적다.

 

가청주파수는 20Hz ~ 20kHz 정도이고, 나이가 들 수록 고주파가 들리지 않게 된다고 한다.

 

 

 

 

레이다(Radar)는 전파를 송신하고 반사되는 전파를 수신하여 받는 것이 기본 원리이다.

전파를 송신하는건 전파법 때문에 문제될 수도 있고 우리 주변엔 라디오 방송국 같이 강한 전파를 쏘는 곳이 많으므로

수신만 하는 패시브 레이다로도 충분히 주변 물체를 감지할 수 있을 것이라 생각했다.

물론 송신기를 만들 수도 있다. 가장 먼저 생각난 것은 wifi 이다. 핸드폰 핫스팟 또는 공유기를 사용해서 전파를 송신하고 수신하는 공유기로 전파를 분석해서 물체를 감지하는 걸 만들어 보고자 한다.

 

와이파이(802.11)

WLAN(Wireless LAN), 무선랜, 와이파이(Wi-Fi)라고 불리는 이 기술은 IEEE 802.11 에 속한 통신 규약이다.

우리가 지금 많이 사용하는 802.11ax(Wi-Fi 6) 까지의 기술을 순서대로 적어보겠다.

 

802.11b (Wi-Fi 1)
802.11a (Wi-Fi 2)
802.11g (Wi-Fi 3)
802.11n (Wi-Fi 4)
802.11ac (Wi-Fi 5)
802.11ax (Wi-Fi 6) / (Wi-Fi 6E)
802.11be (Wi-Fi 7)

 

요즘 나오는 랜카드들은 wifi7을 지원하는 802.11be 로 나오기도 한다.

 

이외에 802.11bf는 와이파이 신호를 사용한 모션 감지를 하는 기술로, 이 글의 지향점과 일치한다고 볼 수 있겠다.

2. 패시브 레이다 만들기

1. wifi로 감지 (2.4Ghz, 5Ghz)

무언가 움직이는 것이 있다거나 위치를 파악하는 정도는 많이 연구되었으나, mmWave 만큼의 고해상도를 얻기는 어려웠다.

wifi의 위상 정보를 얻을 수 있는 CSI(channel state information) 수집 툴을 사용하면 더 많은 정보를 통해 탐지 능력을 올릴 수 있다.

 

CSI(Channel State Information) 정보 얻기

CSI를 추출하는 것은 보안 상 막혀 있는 경우가 많고, 구형 칩들에 한정되었다.

대표적인 칩이 퀄컴 아테로스 ar9344, 인텔 5300 등 십수년된 구형 칩이다. (2.4Ghz 대역)

 

ESP32의 와이파이 모듈은 CSI를 제조사에서 API로 얻을 수 있게 해둬서 가장 편하게 CSI 정보를 수집할 수 있다.

 

참고

Hands-on Wireless Sensing with Wi-Fi: A Tutorial

https://tns.thss.tsinghua.edu.cn/wst/docs/welcome

Welcome to Wireless Sensing Tutorial | Hands-on Wireless Sensing with Wi-Fi: A Tutorial

 

 

intel 5300 nic csi tool

https://dhalperi.github.io/linux-80211n-csitool/

Linux 802.11n CSI Tool

https://github.com/dhalperi/linux-80211n-csitool/

GitHub - dhalperi/linux-80211n-csitool: 802.11n CSI Tool based on iwlwifi and Linux

2011년 개발된 툴이다. intel 5300 랜카드 대응, 802.11n

 

atheros-csi-tool

https://github.com/xieyaxiongfly/Atheros-CSI-Tool

GitHub - xieyaxiongfly/Atheros-CSI-Tool: Tool for extracting CSI from off-the-shelf Commercial Atheros WiFi NIC

마지막 업데이트가 2015년이다. 퀄컴 아테로스 칩 대응. 802.11n 지원

 

nexmon

https://github.com/seemoo-lab/nexmon

GitHub - seemoo-lab/nexmon: The C-based Firmware Patching Framework for Broadcom/Cypress WiFi Chips that enables Monitor Mode, F

관련 논문들을 보다 보니 github의 nexmon이라는 프로젝트를 활용해서 CSI 정보를 얻어낸 것들이 있었다.

라즈베리파이 및 일부 브로드컴 칩들에서 사용할 수 있는 것으로 보인다. 802.11ac 지원

마지막 업데이트는 2025년으로 꽤 활발하게 업데이트 되고 있다.

 

PicoScenes

https://ps.zpj.io/

PicoScenes: Enabling Modern Wi-Fi ISAC Research!

intel AX210/AX200 랜카드의 CSI(channel state information)을 얻을 수 있다고 한다.

이것을 사용하면 집에 있는 컴퓨터나 노트북의 메인보드에 장착된 802.11ax 지원 최신 랜카드로도 연구가 가능할 것이다.

내 그램 노트북에 달려있는 AX211 은 잘 안되는것같다... 집 컴퓨터의 AX210으로 시도해보거나 새로 산 M.2 2230 AX210을 장착해볼 수 있겠다.

마지막 업데이트는 2025년이고 intel AX200/210을 지원한다는 점에서 활용성이 좋아보이지만 작동하는지는 좀 더 봐야겠다.

 

ZTECSITool

https://github.com/WiFiZTE2025/ZTE_WiFi_Sensing

GitHub - WiFiZTE2025/ZTE_WiFi_Sensing: ZTE CSI Tool and the corresponding documentation will be released soon.

https://arxiv.org/html/2506.16957v1

Wi-Fi Sensing Tool Release: Gathering 802.11ax Channel State Information from a Commercial Wi-Fi Access Point

ZTE AX3000 공유기를 대상으로 CSI 추출에 성공했다는 내용이다.

미디어텍 MT7916, 802.11ax 지원

 

 

AX-CSI: Enabling CSI extraction on commercial 802.11ax Wi-Fi platforms

https://dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/1526

AX-CSI: Enabling CSI extraction on commercial 802.11ax Wi-Fi platforms

브로드컴 BCM43684, 802.11ax

 

https://github.com/KuskoSoft/FeitCSI

GitHub - KuskoSoft/FeitCSI

AX200, AX210을 지원하고 PicoScences는 사용자 정보 수집이 가능함을 약관에 명시해뒀다고 디스하고 있다. 기능만 제대로 동작하면야...

 

목표

802.11n (WiFi 4) 2.4Ghz 를 사용하는 Intel 5300이나 ESP32를 사용한 연구는 많지만

802.11ax (WiFi 6) 2.4/5/6Ghz 를 사용한 연구는 흔치 않다.

십수년 된 공유기가 아닌 우리 주변에서 볼 수 있는 1Gbps 이상 속도를 내는 공유기를 사용하여 구현하는 것이 목표이다.

 

 

CSI2PC: 3D Point Cloud Reconstruction Using CSI

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10454882

CSI2PC: 3D Point Cloud Reconstruction Using CSI

PicoScenes를 활용한 논문 중에서 인상깊었던 논문이다.

피라미드형 물체를 개인 노트북과 일반적인 공유기로 감지해낸 것을 볼 수 있다.

이를 구현하는 것을 목표로 하고자 한다.

 

https://arxiv.org/abs/2301.00250

DensePose From WiFi

사실 와이파이 모션 캡처를 생각하며 가장 먼저 찾은 것은 이 문서였다.

카네기멜론 대학에서 2022년 공유기 2개로 DensePose를 구현했다는 것이다.

이 연구에서 사용된 무선랜 장비는 intel 5300, TP-Link AC1750 같은 구형 장비인것 같다. (안테나 3개)

최근 나오는 인텔 무선랜은 대부분 안테나가 2개 이하이기 때문에 동일한 환경으로 테스트 할 수 없다.

안테나가 3개이면 송수신 3x3 으로 데이터를 받을 수 있지만, 2개이면 2x2 로 받기 때문에 정보가 한정된다.

 

 

https://github.com/ruvnet/RuView

GitHub - ruvnet/RuView: π RuView: WiFi DensePose turns commodity WiFi signals into real-time human pose estimation, vital sign

관련 프로젝트로 RuView라는게 있던데 잘 되는지는 모르겠다.

 

 

2. mmWave로 감지 (24Ghz, 60Ghz)

고주파를 사용할 수록 고해상도의 정보를 얻을 수 있다.

다만 먼 거리의 고주파를 감지하는 장비는 가격이 비싸고, 전파가 벽을 투과하기 어렵다는 단점이 있다.

 

검색해본 제품

LD2450(24Ghz), 6m 사람 위치 감지

LD6002(60Ghz), 2m 사람 낙상 감지, 1m 호흡, 심박수 감지

3. 블루투스로 감지

블루투스는 사용되는 대역이 좁아서 정보 수집에 한계가 있다고 한다.

물체가 존재하는지 여부 정도를 감지할 수 있을 것으로 생각된다.

4. SDR로 감지

rtl-sdr 2개를 clock synchronization 하는 방법으로 가능하다고 한다.

위상 동기화?

 

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내가 갖고있는 장비

 

NT800G5M 삼성 오딧세이 - 퀄컴 아테로스 QCNFA425 (M.2 1216), 802.11ac

https://device.report/qualcomm-atheros/qcnfa425

 

16Z90Q-GA5WK LG 그램 - 인텔 AX211 (M.2 1216 추정)

B660 토마호크 WiFi DDR5 - 인텔 AX210 추정

인텔 AX210NGW M.2 2230 랜카드

 

ESP32-S3 N16R8 5개 - 802.11n 지원

ESP32-C3 Super Mini 2개 - 802.11n 지원

 

RTL-SDR.com V4c - 24Mhz ~ 1766Mhz, 8비트