同一信号，不同叙事：解构 Wi-Fi 信道状态信息中的接收器效应

Wi-Fi 感知已成为一种灵活的工具，用于定位、手势识别和生命体征监测，使其能够从智能环境到个性化医疗保健等应用提供支持。然而，当预训练模型在不同商品接收器之间部署时，感知精度往往会显著下降。我们首次系统比较了不同商业无线电平台之间的信道状态信息 (CSI)。通过统一的实验 setup，将精确预编码的信号同时发送到多个接收器，从而隔离了接收器特有的变异性。我们发现，主要的跨设备差异源自自动增益控制 (AGC) 以及一致的亚载子非线性。我们提出了一种简单的增益对齐预处理步骤，在跨设备的人体活动识别模型部署中恢复了最多 75% 的精度损失。没有预处理时，模型精度会急剧下降——实际上会破坏实际部署。额外的分析揭示了接收器固有的差异性，包括忠诚度、灵敏度和噪声。虽然这些接收器引起的差异在鲁棒的感知任务（如人体活动识别）中影响不大，但在需要高精度的场景（如单次瞬时距离测量）中变得重要。我们的发现表明，CSI 的跨设备变异是真实存在的，但是可管理的，我们提供了面向稳健、硬件无关 Wi-Fi 感知的工具和指南。