加州大学圣巴巴拉分校研究员Yasmin Mosto Fei教授的实验室首次演示了穿墙数人的过程，仅使用WiFi等日常通信信号。这项技术只需要在感兴趣的领域之外安装无线发射器和接收器，它可以用于许多应用，包括智能能源管理、零售业务规划和安全。

加州大学圣巴巴拉分校电气和计算机工程教授Mosto Fei说：“我们提出的方法使得从外面估计房间里的人数成为可能。”"这种方法只使用无线RSSI测量，不依赖于携带设备的人."

在2018年第15届国际传感、通信和网络会议(SECON)上介绍了所提出的方法和实验结果。

在团队的实验中，一个WiFi发射器和一个WiFi接收器在墙后，在一个有很多人在场的房间外面。房间可能非常拥挤，最多有20个人在互相乱搞。发射机发射无线信号，其接收信号强度(RSSI)由接收机测量。仅使用这种接收信号功率测量，接收器估计房间里有多少人——这种估计与实际人数非常一致。值得注意的是，研究人员没有在感兴趣的领域进行任何预先测量或校准。他们的方法只有很短的校准阶段，不需要在同一个领域进行。

这一发展基于Mosto菲律宾实验室的前期工作，该实验室率先感知无线网络等日常射频信号，自2009年以来已在该领域发表多篇出版物。例如，他们在2015年的论文显示，人们不依靠人来携带设备进行计数，但发射器和接收器与人位于同一区域。

Mosto Fei说，然而，由于穿过墙壁的衰减程度很高，通过墙壁进行群体计数的挑战性要大得多。她的实验室在这项工作中的成功归功于他们提出的新的建议方法。

这项技术的关键是，人类的存在和运动将导致接收信号强度的显著下降——在这个项目中，这是一个“事件”。

考虑与显著信号下降发生相对应的事件序列，“Mostafi说，事件之间的时间是两个连续事件之间的时间。”研究人员“使用人群计数的方法从数学上表征接收信号帧间时间的信息内容，并将其与总人数相关联。

该项目的主要博士生Saadipu Depatla说：“我们观察到，尽管信号强度可以通过墙壁严重衰减，但与重大信号下降事件相对应的事件之间的时间对墙壁衰减更为稳健。因此，研究者的方法是基于使用这些事件之间的时间。

更具体地说，通过将对应于重要信号的事件序列建模为更新的过程，研究人员使用了来自更新过程文献的数学工具，并且该理论领域已经在可靠性和风险分析等领域找到了应用。经过长时间的推断，研究人员能够对事件之间的时间统计进行数学建模，并将它们与该区域的总人数明确关联起来。

Mosto菲律宾实验室在不同的地方，不同的墙体特点，不同人数的几个人，包括20人，对他们的新技术进行了广泛的测试。他们只用一个WiFi链接显示两个人的计数准确率，甚至不到100%。更何况他们的设置完全由现成的WiFi收发器组成。