WiFi（即无线保真技术，wireless fidelity）设备进行室内无接触人体行为识别方面获得重大进展。

在高可信软件技术教育部重点实验室支持下，该团队继2015年6月实现世界上第一个基于WiFi的室内无接触、实时、无行为约束的跌倒检测系统后，日前又在室内无线电波的传播机理、动态物体反射路径的识别方面双双取得突破。基于新的理论，给出了何时何地可用WiFi设备无接触地检测出人在室内呼吸频率，以及在WiFi设备何种摆放下多人可被测出呼吸频率的理论指导。此外，团队在室内无接触行人跟踪与定位上的应用均取得目前国际最好的结果。

张大庆教授所指导的博士研究生王皓、吴丹、李翔分别实现了相应的无线感知系统，相关的三篇论文全部被美国计算机学会（Association for Computing Machinery, ACM）主办的普适计算领域顶级会议UbiComp 2016（the ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing ）接收。UbiComp 2016将于2016年9月12-16日在德国海德堡举行。这也使得北京大学连续两年有多篇论文被所录用，成为在该会议上发表在文章最多的国内高校。

此项研究工作得到北京大学学科建设经费支持。