Studi Konfigurasi AX210 pada Wi-Fi Sensing untuk Pemantauan Pernapasan Menggunakan PicoScenes

Aldi Tri Nugraha, Dr.Eng. Ir. Dwi Joko Suroso, S.T., M.Eng.,IPP.; Ir. Shaki Saptiadi Putra, S.T., M.Eng., IPP.

2025 | Skripsi | FISIKA TEKNIK

Teknologi Wi-Fi sensing berbasis Channel State Information (CSI) menawarkan metode pemantauan laju pernapasan manusia secara non-kontak dan non-invasif dengan memanfaatkan sensitivitas CSI terhadap perubahan kanal akibat gerakan dada. Pendekatan ini memiliki sejumlah keunggulan, antara lain menjaga privasi, cakupan area yang luas, ketersediaan jaringan Wi-Fi di berbagai lokasi, serta kemampuan melakukan pemantauan kondisi vital tanpa kontak fisik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengaruh variasi bandwidth dan jarak pemancar-penerima terhadap sensitivitas, kestabilan, dan akurasi estimasi laju pernapasan.

Eksperimen dilakukan menggunakan kartu Wi-Fi Intel AX210 dan perangkat lunak PicoScenes untuk akuisisi data CSI. Variasi bandwidth yang digunakan adalah 40 MHz dan 80 MHz, dengan jarak transmisi 2-6 meter. Data dikumpulkan pada kondisi ruang kosong dan dengan aktivitas pernapasan. Proses pengolahan mencakup seleksi subcarrier berdasarkan Band-to-Noise ratio (BNR), penerapan band-pass filter (0,1-0,5 Hz), perhitungan nilai rasio amplitudo CSI, serta analisis autokorelasi untuk estimasi Breaths per Minute (BPM).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan bandwidth 80 MHz konsisten menghasilkan tingkat kesalahan kalkulasi lebih rendah dibandingkan 40 MHz, berkat jumlah subcarrier yang lebih banyak dan resolusi frekuensi yang lebih tinggi. Jarak pengukuran optimal berada pada kisaran 4-5 meter, ketika efek near-field berkurang namun nilai BNR tetap terjaga. Konfigurasi terbaik diperoleh pada bandwidth 80 MHz dengan jarak 4 meter dan kombinasi antena Ref[1 1] vs Sel[2 1], menghasilkan pola rasio amplitudo CSI yang stabil serta estimasi BPM dengan tingkat kesalahan hanya 2,25% terhadap referensi. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi bandwidth tinggi dan jarak menengah mampu mengoptimalkan kinerja sistem Wi-Fi sensing untuk pemantauan pernapasan.

Wi-Fi sensing technology based on Channel State Information (CSI) offers a non-invasive method for monitoring human respiration by leveraging CSI sensitivity to channel variations induced by chest movements. This approach provides several advantages, including privacy preservation, wide coverage, the ubiquitous availability of Wi-Fi networks, and the ability to monitor vital signs without physical contact. This study aims to evaluate the impact of bandwidth variation and transmitter-receiver distance on the sensitivity, stability, and accuracy of respiration rate estimation.

Experiments were conducted using an Intel AX210 Wi-Fi card and PicoScenes software for CSI data acquisition. The tested bandwidths were 40 MHz and 80 MHz, with transmitter (TX)-receiver (RX) distances ranging from 2 to 6 meters. CSI data were collected under both empty-room conditions and with respiratory activity present. The data processing pipeline consisted of subcarrier selection based on Band-to-Noise Ratio (BNR), application of a band-pass filter (0.1-0.5 Hz), calculation of the CSI Ratio, and autocorrelation analysis for estimating Breaths per Minute (BPM).

The results show that an 80 MHz bandwidth consistently produced lower estimation errors compared to 40 MHz, owing to the larger number of subcarriers and higher frequency resolution. The optimal measurement distance was identified in the range of 4-5 meters, where near-field effects diminish while maintaining a stable BNR. The best configuration was obtained with 80 MHz bandwidth at a 4-meter distance and the antenna combination Ref [1 1] vs. Sel [2 1], yielding consistent CSI Ratio patterns and BPM estimation errors as low as 2.25% compared to the reference. These findings demonstrate that the combination of high bandwidth and medium distance can optimize Wi-Fi sensing performance for respiration monitoring.

Kata Kunci : Wi-Fi Sensing, Pemantauan Pernapasan, Intel AX210, PicoScenes