WIFI无线网络之CSI浅析

背景

最近在学习WIFI相关的东东，发现一个比较好玩的点：CSI。
这个和我们常见的MIPI里的摄像头接口 CSI 同缩写。

CSI基本概念

**CSI (Channel State Information)**，即信道状态信息，是无线通信领域中描述信号从发射端到接收端传播过程的详细数据和重要参数。

通过分析和研究 CSI 的变化，可以推断引起信道状态变化的物理环境变化，实现非接触式智能传感。CSI 对环境变化非常敏感。它不仅能感知人或动物的行走、奔跑等大动作引起的变化，还能捕捉静态环境中人或动物的细微动作，如呼吸、咀嚼等。这些能力使得 CSI 在智能环境监测、人体活动监测、无线定位等应用中具有广泛的应用前景。

CSI的工作原理

1. 多径效应与CSI变化

CSI感知技术的原理基于无线信号传播的多径效应：

“根据无线信号传播特性，发送天线的电磁波信号一方面可以通过直射到达接收天线，另一方面也可以经过周围环境（如墙体、人体、家具等）的反射到达接收天线。最终到达接收天线的电磁波信号是直射径信号和众多反射径信号的叠加，这就是无线信号传播的多径效应。”

当环境中无物体移动时，多径信号的路径相对稳定，CSI数据变化较小；当有人或物体移动时，会改变信号的反射路径（如遮挡某条路径、新增反射路径），导致多径信号叠加后的幅度和相位发生变化，进而使CSI数据出现波动。

multipath_effect.png

2. CSI数据的获取方式

CSI是通过Wi-Fi设备在OFDM系统中解码的子载波信息获取的：

“在Wi-Fi的OFDM技术中，信道被分割成多个子载波，每个子载波承载数据的同时，还会记录传播过程中的幅度衰减和相位偏移等CSI信息。”

3. CSI感知的两种模式

CSI感知技术基于收发机的位置关系，可分为两种模式：

  • 双站感知：需要两个设备参与感知，一个用于发送Wi-Fi信号，一个用于接收信号。
  • 单站感知：仅使用同一个设备同时完成Wi-Fi信号的收发。

CSI_perception.png

CSI与RSSI

WIFI中有个与CSI比较类似的概念：RSSI(Received Signal Strength Indicator) - 接收信号强度指示

基本概念

  • 定义：RSSI是无线信号强度指标，用于衡量无线信号到达接收设备的功率水平，是无线网络性能评估的关键参数
  • 单位：以分贝毫瓦(dBm)表示，通常为负值。RSSI值越接近0（如-30dBm），表示信号越强；值越小（如-90dBm），表示信号越弱

工作原理

  • RSSI反映的是接收信号的总强度，包括有用信号和干扰信号
  • 信号强度与距离呈指数衰减关系，但并非线性关系

影响因素

  1. 路径损耗与信号衰减：

    • 自由空间传播损耗（距离增加导致信号减弱）
    • 障碍物引起的衰减（墙壁、家具、人体等）

  2. 多径效应与环境因素：

    • 信号反射、折射或散射导致的多路径传播
    • 天气条件（雨、雾）、温度变化、建筑物密度和材质

局限性

  • RSSI是粗粒度的信号测量，精度有限
  • 不能直接反映信号质量，只能反映信号强度
  • 对环境变化的敏感度较低，无法用于精细的感知应用

CSI与RSSI的对比

特性 RSSI CSI
信息维度 1维（总强度） 2维（幅度+相位）× 多个子载波
信息粒度 粗粒度 细粒度
物理层面 通常在MAC层（媒体访问控制层）处理 PHY层（物理层）的信息
信道敏感度 低 高
适用场景 基本信号质量评估 精细环境感知与识别
数据获取 通用WiFi设备 需支持CSI功能的专用设备
定位精度 低（米级） 高（亚米级）
抗干扰能力 一般 较强（通过相位信息可过滤部分干扰）

CSI感知的具体应用场景

1. 人体活动识别

CSI数据对微小的环境变化极为敏感，可以实现对以下人体活动的识别：

  • 行走、坐卧、手势等动作识别
  • 呼吸频率监测（人体在睡眠时，只有呼吸产生的胸腔规则性起伏）
  • 心跳节奏监测

“例如，人体在睡眠时，只有呼吸产生的胸腔规则性起伏，此时，提取CSI的规律性变化，便可以估计出呼吸的频率，从而通过呼吸识别出是否有人。”

2. 智慧园区节能管理

CSI感知技术在智慧园区中展现出强大潜力，主要应用包括：

  • 会议室智慧照明与节能
  • 酒店智慧节能与”飞房”检测
  • 室内开放区节能

3. 入侵检测

  • 在仓库或研发场地提供非接触式入侵检测方法
  • 系统能快速识别人员的进出、开关门窗等典型入侵行为
  • 立即触发告警，有效保护核心资产和研发场地安全
  • 相较于传统监控设备，CSI感知技术能更好地避免隐私安全问题

CSI感知的典型应用示例

1. Intel 5300 CSI Tool

  • 最早被广泛应用的CSI采集工具之一
  • 通过在Intel 5300网卡上修改驱动程序，使其能输出每个子载波的CSI数据
  • 成为室内定位、手势识别和人体活动识别研究的基础平台

项目主页：https://dhalperi.github.io/linux-80211n-csitool/

2. ESP32 CSI

  • Espressif提供的esp-csi项目
  • 展示了如何利用ESP32系列设备采集Wi-Fi CSI数据
  • 包含CSI数据获取方法、数据处理算法和初步应用案例（如人体活动检测）

项目主页：https://github.com/espressif/esp-csi/blob/master/README_cn.md
官方方案介绍：https://docs.espressif.com/projects/esp-techpedia/zh_CN/latest/esp-friends/solution-introduction/esp-csi/esp-csi-solution.html
其他与AI及 Home Assistant 智能家居结合的项目：https://github.com/francescopace/espectre

CSI感知的未来发展趋势

随着Wi-Fi 6/7技术的普及和硬件支持的增加，CSI感知技术将向以下方向发展：

  1. 更高精度：通过算法优化和硬件改进，实现更精确的感知
  2. 更多场景：从简单的人员存在检测扩展到更复杂的健康监测、情感识别等
  3. 更低功耗：优化CSI采集和处理算法，降低设备功耗
  4. 更广应用：从智慧园区扩展到智能家居、医疗健康、工业自动化等领域
  5. AI深度融合：结合深度学习等AI技术，提升感知能力和准确性

结论

CSI作为WiFi信号中的一种细粒度信道状态信息，突破了传统Wi-Fi仅用于数据传输的局限，为环境感知提供了新的可能性。通过分析CSI数据的变化规律，可以实现对环境变化的高精度感知，为智慧园区、智能家居、健康监测等领域提供强大的技术支持。

随着硬件支持的增加和算法的优化，CSI感知技术将在未来发挥越来越重要的作用，成为物联网和智能感知领域的重要技术基础。

参考