文献阅读（1）

Tuning by Turning: Enabling Phased Array Signal Precessing for WiFi with Inertial Sensors (InfoCom 2016)

针对的问题：利用商用WiFi设备进行AOA估计；
面临的挑战：天线数量的限制；相位测量中引入的未知的相位偏移；
解决方案：利用人体对手机进行自然旋转，计算不同角度测量的相位差分，以消除相位偏移，提出D-MUSIC算法计算差分生成的等效入射信号角度。再利用惯性传感器（陀螺仪）测得的旋转角度计算初始和最终的入射角。
实现细节：

1. βj 对于每一个天线来说是个常量，利用旋转前后同一天线的相位测量值（相对第一根天线的相位差值）求差分消除未知相位；再利用标准MUSIC算法计算出 θ21=arccos(cosθ2−cosθ1) ，再结合旋转角度 △θ=θ2−θ1 ，求解出 θ1,θ2
2. 为了解决角度的歧义性（存在两组解），将手机多旋转一次，取两次旋转中最接近的 θ2 作为AOA；
3. 扩展到三维空间，利用 cosθ=cosγcosτ
4. 针对多径严重的情况，虽然D-MUSIC不能产生准确的AOA估计，但是可以作为自动相位校准对Phaser进行补充。具体来说，让用户在AP附近（LOS占主导）情况下执行D-MUSIC，可以获得精确的相位，进一步获取相位偏移值，由于设备通电后相位偏移保持不变，则可以利用已校准的相位偏移进行测量，而无需进行详细的人工测量（feeding D-MUSIC into Phaser）。
5. 实验实现：AP和client均为mini-desktops，工作在monitor mode，5GHz频段；Google Nexus 7 Pad 采集惯性数据；

疑问：

1. 关于公式（6）

   ϕ^ji=ϕji−2πkiNδ+βj+Z
   
   公式中的 δ 代表时间偏移，也包含频率偏移？还是频率偏移包含在 βj 中？但是频率偏移并不是一个常量，而是在packet级别变化的，即两次测量的频率偏移不一定相同。

2. 公式(16)

   errθ1=12(|tanθεcot△θ2|+1)err△θ
   这个的推导过程不是很明白。

3. 实验采集是采用1发3收（1*3）还是1发2收（1*2）？还有实验评价部分C. Performance in Phase Calibration中的相位ground-truth采集方法不太理解。

PS：第一次写博客，一点点记录下自己看过的文章和疑惑吧，欢迎有感兴趣的同道中人交流指导呀，加油↖(^ω^)↗