前言：
这篇是北大2022 在Ubicomp 上面的论文
《placement Matters： understanding the Effects of Device placements for WiFi Sensing》
放置很重要：了解设备放置对WiFi传感的影响
目录：
- 简介
- 感知质量定义（SSNR）
- 感知距离边界
- 例子
- 背景知识
一 简介
WiFi 感知具有低成本,非侵扰等特征广泛运用于智能感知,以及智慧医疗之中
按照运动尺度分类：
大尺度： 定位追踪,姿态识别
小尺度的：手势识别，春宇识别，呼吸感知
现有问题：
当部署的时候，不清楚目标在什么位置，如何提高感知的鲁棒性
这篇论文主要解决这几个问题：
- 如何定义WiFi 感知质量： SSNR（感知信噪比） SSNR(sensor signal-to-noise ratio)？
- 当收发距离给定的情况下： 感知范围的边界？
- LOS 变化的情况下： 感知范围形状变化？
- 收发距离跟感知范围的映射关系： 感知范围越大？
二 感知质量定义
2.1 信号模型
Rx 收到的CSI 信号由三部分组成：
static paths 上的信号：
Dynamic path 上的信号：
高斯白噪声信号：
2.2 SNR (传统无线通讯）
LTE网络中的SNR（Signal-to-Noise Ratio）是衡量信号质量的指标，其单位为dB。SNR的取值范围通常在0dB到40dB之间，其中0dB表示信号质量非常差，而40dB表示信号质量非常好。
在实际应用中，通常将SNR的范围划分为以下几个等级：SNR > 20dB：信号质量非常好，适用于高速数据传输和高质量的语音通话。
10dB ≤ SNR ≤ 20dB：信号质量良好，适用于大多数数据传输和语音通话。
0dB ≤ SNR ≤ 10dB：信号质量一般，适用于低速数据传输和低质量的语音通话。
SNR < 0dB：信号质量非常差，可能会导致数据传输速度变慢或者连接中断。
2.3 SSNR（Sensors signal-to- noise ratio）
Reducing Signal Noise in Sensors
无线感知通过SSNR 来定义感知信号质量.
动态信号 跟 静态信号和噪声信号的比值，可以看出来静态路径越大,会影响到
SSNR
三 感知距离边界
当人的反射面积给定（）,收发设备位置给定 固定场景下，
当SSNR 取最小的情况下，达到了感知的边界.( 最大）
数学证明过程：
static paths 的能量为： (补充知识）
dymatic paths 能量为：
这个跟我们直观也一致,距离越小,感知质量越高. 白色的线会感知范围的边界.
红色代表感知质量好，收发距离近的时候是一个卵形，距离远的时候为两个卵形.
这形状数学上为西尼卵形线 。从一个小的卵形到一个大的卵形，再到2个卵形。
对感知边界所围成的区域进行积分，可以得到感知范围的面积，感知范围岁面积随着LOS变化的规律。
通过调节设备摆放得到较大的感知范围，
当房间有多人的时候，可以通过调节感知定向物体.
四 例子
4.1 养老院独居老人场景： 收发设备摆放在3m距离，感知范围较大.
实现场景下，跟理论基本一致，在LOS=3m的时候感知范围最大.
4.2 多目标场景
多目标的情况下如果感知范围大，则其它人活动会形成干扰。
选择收发设备距离远的场景，退化成罗西尼卵形线，一定程度上形成了抗干扰.
实验场景选择较远的Tx,Rx ,CSI信号特别好.
五 背景知识
5.1 自由空间电磁波辐射公式
5.2 卡西尼卵形线
辅助工具： 探究卡西尼卵形线 – GeoGebra
无线感知里面用了两种模型 Fresnel 模型
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