1.背景

人们熟知的无线电技术包括GPS、5G、WiFi等无线技术，其中GPS信号用于位置定位，而5G、WiFi等无线信号则用于数据通信。但包括5G、WiFi等无线信号也都可以用于感知环境和人员的位置状态。通常将利用无线信号感知环境和人员位置与状态的技术称为无线感知技术，目前通信和感知仍然是独立的存在，未来通信和感知将会共享通信频谱，呈现加速融合趋势。

常用的室外无线感知技术包括GPS、北斗、5G通信等，室内则有WiFi、UWB、蓝牙、Zigbee等无线定位技术。现有的无线感知技术，一般需要借助使用者所佩戴的终端，如手机、手环等，实现使用者的位置感知。常用的几种无线测距方式见表1。

表 1 几种测距方式的对比

上述这些无线感知技术都有缺陷：

● GPS/北斗卫星定位只适用于室外定位，室内基本上收不到信号。

● 4G/5G移动通信的定位精度低，大约在10米以上，需要借助通信终端。

● ZigBee、BLE和UWB等短距离无线通信技术需要额外的硬件设备，部署成本高。

与GPS、4G/5G无线信号相比，采用WiFi信号的无线感知技术相比其它无线信号更具有优势。首先是WiFi已广泛部署于各类园区，无论室内室外都存在WiFi信号，无须在环境中再部署专用的传感器，也不需要人员携带传感器，因此可以显著降低部署成本，具有更广泛的易用性和普适性；其次WiFi在向更高带宽和多天线的方向演进，更高的带宽意味着更好的测时/测距分辨率，更多天线的支持意味着为测角引入更多维度，从而显著提高定位的精度，这些优势是Zigbee、BLE等短距离低带宽的无线定位技术所无法比拟的。因此自2010年开始无线感知技术就获得包括麻省理工、斯坦福大学、清华大学等国内外学术界的关注并做了大量研究。

2. RSSI与CSI

这里我们介绍两种采用WiFi信号的无线感知技术，一种是RSSI（Received Signal Strength Indication），另一种是CSI（Channel State Information）。

2.1 基于RSSI的室内定位

RSSI利用了无线电波在介质中传输信号功率随传播距离衰减的原理。RSSI根据发射节点的已知发射功率和接收节点的接收到的信号功率，通过信号与距离之间的衰减模型，就可以计算出发射节点与接收节点的距离。该方法对通信信道参数要求较高。

RSSI测距基本原理：

基于RSSI值测距常用到以下无线信号传播损耗模型：

PLd=PT-PLd0-10ηlgdd0+xσdB，xσ～N0，σ2

其中，d表示发射结点与接收节点之间的距离，[PLd]表示阅读器收到距离为d（m）时标签的RSSI值，d0为基准距离通常为1（m），[PT]为信号发射功率，[PLd0]为基准距离RSSI值，[η]为路径损耗指数，一般取[2～4]。[xσ]表示均值为0，方差为[σ2]的高斯噪声，单位是dB，[σ2]通常取值[4≤σ2≤10]。

RSSI测距过程为：

1）信标节点发射信号;

2）未知节点接收信标节点发射的信号;

3）通过发射信号强度与接收信号强度的对比估算出信标节点到未知节点之间的距离;

4）当一个未知节点得到至少三个到未知节点之间的距离信息时，使用三边测量法求出该未知节点的估计坐标。

三边测量定位：

图 1 未知节点与 RSSI 定位示意图

如图1所示，通过RSSI测距的式（1）可求出未知节点q到3个信标节点[A(x1，y1)，B(x2，y2)，C（x3，y3）]之间的距离[d1，d2…dn]，用三边测量法求出未知节点q的坐标[xq，yq]。

分别以A，B，C为圆心，以未知节点到该三点的距离为半径做圆，如图1所示，图中阴影部分即为位置节点的坐标区域，为使误差较小，一般取阴影部分质心作为未知节点的估算坐标。

RSSI因为信号接收强度测量值是通过MAC层估算得到，存在信号不稳定、误差大等缺陷。这是因为RSSI在室内只能分析多路径叠加后的信号， 而不能逐一区分多条信号的传播路径，因而在室内，RSSI可能会因为采集到多路叠加的信号后信号强度变强，而不是因为距离变近使得信号变强，这样一来碰到多路叠加的信号，RSSI 可能不会随着传播距离的增加而减小，反而还可能增大，这种情况对 RSSI 的精度造成了很大的局限性，在很多情况下很可能造成误判。

2.2基于CSI的室内定位

CSI即Channel State Information，也就是信道状态信息， CSI是针对WiFi物理层的OFDM技术。CSI从一定程度刻画了多路径传播，能够在子载波的粒度上提供无线信号经历空间传播后的幅度和相位变化信息，这就意味着更底层、更稳定的信道信息和更高的空间分辨率，进而对应着更稳定、更精准的定位性能，可以克服目前广泛使用的RSSI定位因信号不稳定带来的定位性能差的缺陷。

传统定位系统中基于CSI 的室内定位方法分为2 种类型，一种类型是基于几何方法定位，另一种类型是基于指纹库的定位。

2.2.1基于几何方法的室内定位

基于几何方法的定位包括三边测量和三角测量等方法，是建立一种基于CSI发送端和接收端之间距离的定位模型，或者使用多个接收端通过测量信号到达角度（Angle of Arrival，A o A )进行定位，几何定位方法具有算法复杂度低、运算速度快的特点，但是它需要至少2 个节点进行定位。

2.2.2基于指纹库的室内定位

图 2 AoA 定位示意图

基于指纹库的定位，它只需要一个节点便可完成定位。基于指纹库的定位方法定位精度非常灵敏，能够察觉视距或非视距路径上信号的微弱波动，能够实现人体动作、手势、甚至呼吸等微小运动的识别。基于指纹库的定位方法至少要经历两个步聚：首先是建立CSI指纹数据库，其次是匹配算法。

CSI指纹数据库建立

通过CSI可以做到对接收到的无线电波的状态量进行刻画，得到接收的无线电波状态量。但是通过这个状态量并不能判断是否有入侵者在室内移动，这个状态量只是对当前环境的一种表征，具体这是怎样一种环境并不能从状态量上直接读出。这个状态量只是较为唯一的表示当前环境状态的量，需要将这个状态量同系统采集到的状态量进行一一映射，通过映射关系才能从状态量中得知当前环境的情况。也就是说要实现从状态量得知当前环境情况还要建立一个映射数据库，将具体环境情况同相应的状态量的映射存入数据库中去，这种唯一表征环境状态的数据库我们称之为指纹数据库。

指纹库建立的目标是检测到当前室内是否有入侵者。在建立数据库过程中，可以找一个普通身高的人站在各个位置，然后发射无线电波，在接收端接收，并将该状态量记录下来，和环境中人的位置进行一一映射，到时候在系统工作时，将检测到的状态量和指纹数据库中的状态量进行比对，若相似度达到某个值，说明某位置很可能有个人。类似的数据采集越多充实指纹数据库越能排除偏差。

人体识别匹配算法

建立数据库属于离线训练阶段，将人体在室内的不同位置的无线电波状态量存入指纹数据库，并为环境特征和CSI状态量建立映射关系，接下来的工作便是在线匹配阶段，就是采集测试环境中的多组CSI值，并对每组CSI进行平均加权处理和对多组CSI进行平均处理后得出E'(R)，究竟此时的E'(R)是否表征有没有入侵者活动，还需要同指纹数据库中的各种E(R)一一进行比对才能知晓，然而我们之前采集的数据库并没有包含房间内所有空间的特征信息，因为空间是连续的，我们不可能将所有空间的特征值都存入数据库，我们只能尽可能多的采集各个空间的离散值，因此在比对的过程中做到完全匹配的机率非常小，我们只能通过相似度来刻画是否匹配成功，如果相似度达到某个阈值时就确定匹配成功。因此在数据的匹配阶段，需要采用匹配算法来确定两者之间的相似度大小。目前有多个研究机构发布了多种匹配算法。

当然，CSI技术也有技术难点——理想的CSI值是对信号所经历空间信道的时/频响应的准确反映，但由于接收节点与发送节点在时间、频率和相位等维度无法做到完美同步，同步误差会导致CSI值被“污染”而难以直接用作位置特征，如何对获取的CSI进行净化处理是当前的研究热点。

3.WiFi无线感知技术应用

与图像监控、激光雷达等光感知技术相对比，WiFi无线感知不存在监控的死角和盲区，也不存在隐私区域无法部署视频识别等问题，无线感知技术可以在没有隐私顾虑的情况下，实现全域覆盖、持续无感监测。因而伴随无线园区的飞速发展，WiFi无线感知技术将广泛应用于室内、室外、车内、仓库、货场等场景，提供高精度定位、姿态/手势识别、呼吸检测、情绪识别、周界安防等功能。

安防场景

WiFi信号在室内会沿多条路径传播，而人的行为会改变无线信号的传播路径，改变路径衰落的规律。特别是由人的行为产生的多径衰落和多普勒频移，表明接收到的信号包含了丰富的关于人行为的信息。通过提取无线信号的有效信息即可实现对异常人员检测、定位以及身份识别。

图 3 WiFi 感知应用于安防领域

WiFi无线感知在安防场景可分为3个层次：出现检测、位置定位和身份识别。把WiFi系统部署在涉密或重要物品保护等安全攸关区域，当用户进入该区域时，出现检测系统首先实时检测室内的人员活动，及时发现不轨行为和非法活动；然后位置定位系统在室内入侵人员不携带检测设备的情况下实时监测其位置；最后身份识别系统根据用户的步态以及生物特征对用户进行身份识别。

健康护理场景

在医疗场景，由于WiFi信道状态信息具有一定程度的多径分辨能力，能够察觉视距或非视距路径上信号的微弱波动，可提高感知灵敏度，扩大感知区域，增强感知可靠性，可实现人体动作、手势、甚至呼吸等微小运动的识别，因而可用于养老院老人状态监测，提供提供高精准的无感轨迹追踪、摔倒监测等状态信息；也可以用于住院病患睡眠状况监测场景，提供病患的呼吸监测以及某些疾病的早期筛查。

图４ ＷiFi 感知应用健康护理场景

4. WiFi无线感知技术未来展望

WiFi无线感知标准IEEE 802.11bf正在制订过程中。未来WiFi无线感知需要加强物理层技术研究，设计新的信号、波形、序列；需要加强MAC层技术研究，如CSI/SNR感知模式下，测量结果反馈与感知精度的折中；单/双/多站雷达模式下，节点间同步与协调；多协议（802.11az、802.11be、802.11ay）的协作感知机制等。未来的WiFi网络在为企业提供宽带服务之外，还可以融合无线感知能力采集空间环境、通信盲区、障碍物等静态信息和人、车、物的位置、运动轨迹、姿态、手势等动态信息，进行数据建模，并基于数字孪生进行仿真、识别及预测变化，为百行百业赋能。

参考文献：

[1] 杨铮，刘云浩， WiFi雷达：从RSSI到CSI，中国计算机学会通讯第10卷第11期, 2014年11月

[2] 周向，RSSI测距定位与指纹法定位的算法研究，电脑知识与技术，2019年第28期

[3] 张宝山，童紫原，唐守锋，童敏明，徐朝亮，基于RSSI的室内定位技术综述，计算机时代，2018年第07期

[4 ] 党小超，任家驹，郝占军. 基于&SI相位差值矫正的室内定位算法[ J ] .计算机工程，2019,45 ( 2 ) :18-25

[5] 王怀彬，任树杰，宫良一，等．基于无线感知的室内安防技术综述[J]．重庆理工大学学报（自然科学），2018(10):162-169