前言：
无线感知边界是整个ISAC 里面一个研究的难点和重点。
本篇主要来源于2022 《WiFi感知边界研究-Ubicomp2022论文分享》
感知的相关论文组会
2016年无线感知研究主要是国内高校主导,各种无线感知论坛
2021年无线感知 VIVO,OPPO ，华为，国内高校 等发起了ISAC 会议，主要侧重技术落地，3GPP标准研究，Demon 演示，黄大年茶思屋有过相关的topic
CNCC 会议
目录：
- 无线感知的应用场景
- 简介
- 信号评估标准
- 感知边界
- 2023 CNCC 上张大庆老师和华为的对答
一 无线感知的应用场景
无线感知具有非侵入，低成本等优点。广泛用于智慧医疗，智能感知。
主要应用场景分为两大类：
大尺度： 步态识别，轨迹追踪等
小尺度： 呼吸感知，手势识别等
我们在得到CSI 信息后，进行推理的时候，所用的CSI 分为三种：
1： 只需要CSI 幅度信息
2： 只需要CSI 相位信息
3： CSI 幅度加相位
利用感知到的特征，可以 快速的唤醒电脑，调节终端功耗，提高安全性。
1.2 现有问题
当部署模型后，不知道该模型在哪些位置，鲁棒性特别好，哪些位置鲁棒性差。
如果得知该信号，可以动态的选择收发设备。
二 简介
2.1 讨论问题
- 如何刻画WiFi 感知的信号质量（How to quantify the SNR-to-nosie ratio)
- 当收发设备距离给定的时候,如何定义感知边界（How to define the sensing coverageboundary when the transceivers and distance of transceviers are given?)
- 随着LOS变化,感知范围的形状是什么样的.(what is the shape of the sensing coverage at different Los distance)
- 是否是收发设备距离越大，感知范围越大（Doese the sensing coverage area increases withthe distance of transceiver?)
2.2 原理简介
感知的信号主要包括三个部分：
1： : 静态信号，通过直射或者不动物体的反射到达接收方
2： : 反射信号： 注意这又衍射出一个研究方向， 当
感知物体处于直接路径上，其信号传播的数学模型是什么？
3： : 噪声信号
当物体运动起来，其叠加后的信号 振幅会对应一段余弦函数。 目标是把由人运动引起的信号特征提取出来。当人距离收发设备多远的时候，该信号特征可以被提取出来。
三 信号评估标准
ISAC 里面，CSI 既可以作为通讯也可以作为感知。
1：当作通讯用途时候，CSI信号评估标准 SNR
信噪比： 静态信号+反射信号 除以 噪声引号。
2： 当作感知用途时候, CSI信号评估标准 SSNR
感知信噪比： 反射信号幅度 除以 静态路径信号+噪声信号
3 电磁波传播
我们根据自由空间电磁波传播的特性,得到SSNR 跟 收发距离存在如上的数学映射关系。
当反射面积给定后以及收发距离给定的场景下面，当SNNR 取最小值就是感知边界
卡西尼卵形线
定义：到两个定点（叫做焦点）的距离之积为常数的点的轨迹称为卡西尼卵形线.
可以通过该工具： 卡西尼卵形线 – GeoGebra
里面的m 对应为下面公式
4 自由空间损耗模型——弗里斯传输公式
自由空间是指在无线通信领域，信号在开放空旷环境中传播的一种理想模型。在这种情况下，电磁波可以看作是在没有任何障碍物干扰的情况下直线传播，假设存在单一路径且无损耗。影响自由空间传播的因素主要有两个：距离和频率
所以该论文的限制： 自由空间
四 感知边界
感知边界随着LOS 边界，先从一个小的卵形，变成一个大的卵形，
再变成两个小的卵形, 这个理论的研究价值，是探索当感知对象给定后，
研究如何设备布局。
GeoGebra - Dynamic Mathematics
2 对感知范围积分
感知范围随着LOS 先变大再降低，当LOS 3米的时候是极限
4 理论意义
要得到大的感知范围，LOS 调节为3m
如果房间存在多人， 如果只想感知， 则可以选择LOS 特别小，或者特别大，调节收发位置距离
五 CNCC 2023 无线感知报告
《北大张大庆 提问 清华吴陈沭，直击灵魂的深度学术探讨》
张大庆提问题一：如何定义跌倒，速度加速度是一个问题
华为回答问题一：
无法从数学角度定义，一般设置一个阈值。
来判断严重,意外的跌倒。
张大庆提问题二： presence boundary 边界
华为回答问题二：
感知的边界到底在哪里, 包括LOS 非 LOS 两种场景。
欧美很多都是LOS 场景。
现有的方案：通过mobius 变换消除相位幅度噪声,天线共轭天线相乘消除相位噪声
，也通过校准数据（有点像 汤站勇论文提到的）,设备位置摆放，提高感知的边界。
、
自由空间损耗模型——弗里斯传输公式-CSDN博客
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