Wireless communication equipment is widely available and the number of transmitters and receivers keeps increasing. In addition to communications, wireless nodes can be used for sensing. This project is focuses on human presence detection in indoor environments using measurements such as CSI that can be extracted from radio receivers and labeled using a camera and AI computer vision techniques (YoLo framework). Our goal is to understand if a room is empty or has one or two people by utilizing machine learning algorithms. We have selected SVM (Support Vector Machines) and CNN (Convolutional Neural Networks). These methods will be evaluated in different scenarios such as different locations, bandwidths of 20, 40 and 120MHz, carrier frequencies of 2.4 and 5 GHz, high/low SNR values as well as different antenna configurations (MIMO, SIMO, SISO). Both methods perform very well for classification and specifically in case of CNN it performs better in low SNR compared to SVM. We found that some of the measurements seemed to be outliers and the clustering algorithm DBScan was used in order to identify them. Last but not least, we explore whether the radio can complement computer vision in presence detection since radio waves may propagate through walls and opaque obstacles. / Trådlös kommunikationsutrustning är allmänt tillgänglig och antalet sändare och mottagare fortsätter att öka. Förutom kommunikation kan trådlösa noder användas för avkänning. Detta projekt fokuserar på mänsklig närvarodetektering i inomhusmiljöer med hjälp av mätningar som CSI som kan extraheras från radiomottagare och märkas med hjälp av en kamera och AI datorseende tekniker (YoLo-ramverket). Vårt mål är att förstå om ett rum är tomt eller har en eller två personer genom att använda maskininlärningsalgoritmer. Vi har valt SVM och CNN. Dessa metoder kommer att utvärderas i olika scenarier såsom olika platser, bandbredder på 20, 40 och 120MHz, bärvågsfrekvenser på 2,4 och 5 GHz, höga/låga SNR-värden samt olika antennkonfigurationer (MIMO, SIMO, SISO). Båda metoderna fungerar mycket bra för klassificering och specifikt i fall av CNN presterar den bättre i låg SNR jämfört med SVM. Vi fann att några av mätningarna verkade vara extremvärden och klustringsalgoritmen DBScan användes för att identifiera dem. Sist men inte minst undersöker vi om radion kan komplettera datorseende vid närvarodetektering eftersom radiovågor kan fortplanta sig genom väggar och ogenomskinliga hinder.

New technology in radar opens up new possibilities for cheap and easily integrated human body presence detection. In this work, we aim to make a proof of concept that replaces the "dead man’s grip" on an electric surfboard with a more convenient wireless system based on micro radars. To answer the research questions identified, an artifact was created. To guide the research process and ensure that rigorous methods are used for constructing and evaluating the artifact, this thesis employs the research paradigm Design Science Research. The result was that the radar signal is completely degraded without a radome when the radar is wet. With a radome, the signal strength is a third wet compared to dry. Therefore, a radome is required to protect the radar and its function from the elements. The need for blockage detection was also defined. Observing how the direct leakage signal deviates from its normal state can determine whether the sensor is being blocked. Several algorithms were developed and tuned to prove the concept. Coverage and detection speed was tested and optimized. Overall, the potential of micro radars to replace a dead man’s grip on a surfboard is very promising. / Ny radarteknik öppnar nya möjligheter för billig och lättintegrerad upptäckt av människokroppens närvaro. I det här arbetet vill vi göra ett konceptbevis som ersätter "dödmansgreppet" på en elektrisk surfbräda med ett bekvämare trådlöst system baserat på mikroradar. För att besvara de identifierade forskningsfrågorna skapades en artefakt. För att vägleda forskningsprocessen och se till att rigorösa metoder används för att konstruera och utvärdera artefakten används forskningsparadigmet Design Science Research i denna avhandling.  Resultatet var att radarsignalen försämras fullständigt utan radom när radarn är våt. Med en radome är signalstyrkan en tredjedel våt jämfört med torr. Därför krävs en radome för att skydda radarn och dess funktion från väder och vind. Behovet av blockaddetektering definierades också. Genom att observera hur den direkta läckagesignalen avviker från sitt normala tillstånd kan man avgöra om sensorn är blockerad. Flera algoritmer utvecklades och justerades för att bevisa konceptet. Täckning och detektionshastighet testades och optimerades. På det hela taget ser mikroradarns potential att ersätta dödmansgrepp på en surfbräda mycket lovande ut.