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因为它们对于这么多东西非常有用，无人机无疑将成为未来几年更常见的景象。随着天空中无人机数量的增加，跟踪这些迷你飞行机器从一个地方移动到另一个地点的需求将变得更加重要。
在IEEE移动计算交易的一项最新研究中，中国的一个科学家小组提出了一种有趣的方法，通过人群感知来跟踪不熟悉的无人机。他们的方法利用参与者的智能手机来检测无人机的Wi-Fi信号。
跟踪无人机在设备被用于恶意目的的情况下尤其有用，例如偷窥某人或运输非法物质。但正如浙江大学的志志石所说，“检测无人机，特别是在城市环境中，并不容易。传统方法成本很高，因为相应的设备，如雷达，摄像头和麦克风阵列，非常昂贵。“
他的团队试图找到一种更便宜的方法。他们意识到大多数无人机使用Wi-Fi技术与地面控制站进行通信。与此同时，几乎所有智能手机都可以检测到Wi-Fi信号，手机也很丰富，特别是在城市环境中。
为了能够区分无人机和其他Wi-Fi来源，研究人员创建了一个来自所有商用无人机制造商的已知MAC地址和SSID的数据库。如果他们的系统检测到不在此数据库中的MAC地址或SSID，他们可以分析Wi-Fi信号的移动模式，以评估它来自无人机的可能性。他们的方法还考虑了描述静态Wi-Fi接入点位置的历史数据，并对其进行了规则。使用有关智能手机检测到的Wi-Fi信号强度的数据，他们系统中的算法可以计算出无人机的位置。
在2018年中期，研究人员通过在校园内驾驶无人机来测试这种技术，改变了附近障碍物和用于探测它的智能手机的数量。不出所料，他们发现随着使用更多手机，本地化变得更加准确，并且当路障障碍较少时，该方法效果最佳。在某些情况下，定位误差可能小于2米，但当存在许多障碍时，定位误差可高达37米。
他们的系统，研究人员称之为CEDAR(用于检测和定位无人机的经济高效的群体感应系统)，可以检测350米内的无人机，当数据库中没有列出初步MAC地址或SSID时，平均准确率为87%，这表明这种方法相当有效。
至于CEDAR的众筹方面，Shi承认参与者必须提供一些隐私权以协助无人机检测。
“在我们的系统中，用户需要上传他们的位置以进行检测和本地化过程，”Shi说。“通过这种方式，他们确实存在隐私泄露。我们将用户的隐私问题视为一种成本，并通过提供奖励来补偿它们。“
因此，研究人员提出了类似拍卖的场景，参与者可以决定他们愿意分享其位置的门槛价格，然后与附近的其他人竞争机会。
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