UniCSI：迈向用于无处不在的人体感知的通用 Wi-Fi CSI 编码器

arXiv:2610.09559v1 公告类型：新 摘要：Wi-Fi 感知有望将已经充斥于日常环境中的无线信号转变为用于人体感知的无处不在的传感器。然而，一个根本性障碍在于，CSI 的获取依赖于多样化的设备特定配置，包括不同的子载波数量、带宽和载波频段。因此，生成的 CSI 张量在频谱分辨率和张量形状上均存在差异，使异构建模面临挑战。标准架构难以应对此类异构性，不得不采用有损预处理，从而损害底层信号。为弥合这一差距，我们提出 UniCSI，这是一种统一的基础架构，能够直接处理异构 CSI，同时保留原生波形的完整性。UniCSI 依托两项核心创新：（1）一种物理信息驱动的 RF 分词器，根据每个频率通道在物理频谱中的相对位置进行编码，而非依赖固定的数组索引。该方法保留了内在的频谱连贯性，并支持跨任意感知配置的无缝、与频率分辨率无关的处理。（2）一种频谱聚合器，将长度可变的通道序列提炼为固定大小的频谱特征表示，从而有效地将特征维度与物理子载波间隔解耦。在涵盖 25 个异构公共数据集的大规模语料库上进行的大量评估表明，这些数据集包含 14 至 2048 个子载波、20 至 160 MHz 的带宽以及 2.4 GHz 和 5 GHz 频段。与固定网格架构难以实现泛化的情形相比，在有监督和自监督训练方案下，直接输入原生异构数据都能显著提升跨域迁移性能。