未来WiFi研究的挑战和趋势总结 (WiFi sensing with channel state information: A Survey)

WiFi sensing with channel state information: A Survey（ACM Comput. Surv, 2019）

在讨论WiFi感知的挑战和趋势时，该文章探讨了当前的WiFi感知研究主要关注与人类本身，例如侦测、识别、估计人体的行为等。在未来，WiFi感知可能扩展到感知周围环境、动物以及物体领域。

根据目前WiFi感知研究的进展和水平，总结了以下几个挑战：

--鲁棒性和通用性

WiFi信号具有高敏感特性实现感知能力，正是具备该能力，才使得我们可以利用感知能力来无源的侦测、识别和评估人体行为。然而敏感度，导致WiFi信号容易被不同的网络设置、环境、对象、人体、几何形状和移动环境。这些干扰因素导致设计的感知系统、识别算法无法做到鲁棒性和通用性。当前研究者们还在积极探索不同环境，不同个体下的具有通用性的人体行为识别算法或者方案。

--隐私和安全

WiFi信号感知具有非入侵，被动式的优势，导致隐私信息容易泄露，出现了关于隐私信息的安全问题。隐私和安全与鲁棒和通用性是相互矛盾的。因此，在后续研究中， 设计的新协议、政策、结构和算法要考虑到隐私和安全的问题。不能无限制的获取信息来实现无源的感知能力。（This could be in conflict with the purpose of robustness and generalization of WiFi sensing: the former one needs to make it harder to leak information while the latter requires more information to be easily inferred in different scenarios.）

--WiFi感知和网络的共存

WiFi提出的本意是实现无线通信，而不是感知应用。随着感知应用研究的越来越可以用于实际的生活中，那么WiFi设备用于感知而影响了无线通信的网络性能。例如，一些细粒度的人体行为需要高频率的信号数据，而这会占用通信信道，导致网络通信性能和效率。

以上三个挑战都是宏观视角考虑的，如果从微观层面来讲，上述三个挑战可以细分更多小挑战，可以从动作本身、周围环境、数据质量、设备差异、以及网络性能等层面上来研究。

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接下来讨论未来的WiFi 感知研究趋势（可做的研究点）

--交叉层WiFi感知（Cross-Layer WiFi Sensing）

当前主要是利用物理层信息CSI来实现感知，在WiFi感知研究的初期，研究者也利用MAC层的RSSI来做室内定位和粗粒度动作识别。后续也有一些研究者把CSI与传输控制协议层，网络协议层结合来做一些感知研究。对该研究点感兴趣的，可以精读一下该篇文章的第26页，提供了一些相关研究文献，非常有意思。

--交叉设备WiFi感知（Cross-Device WiFi Sensing）

一般常常利用多个WiFi设备实现定位和跟踪，此外通过获取多个WiFi设备的为多数据，来提高WiFi感知应用的性能。交叉设备一般是指利用当前环境下存在的基于WiFi传输机制的无线设备来获取多维数据(Cross-device WiFi sensing provides more information in different domains, e.g., time, space, frequency, user.)。现有的MIMO技术使得这些设备能够协同工作。

--交叉传感器WiFi感知（Cross-Sensor WiFi Sensing）

交叉传感器WiFi感知是指利用CSI与其他的传感器数据融合实现感知应用。例如摄像头获取视频数据，麦克风获取音频数据，无人机获取空间数据，机器人获取位置数据等。目前研究的比较多的是视频数据和WiFi数据的结合，研究成果较好。

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此外，也有一些文献考虑了针对WiFi感知研究中采集数据的问题，小样本学习也是一个比较有意思的研究点。