CSI 的通用语言：跨设备与环境的无线感知统一框架

基于信道状态信息（CSI）的 WiFi 感知有望实现无处不在的无设备感知，然而当前的研究仍陷入巴别塔困境——碎片化为孤立的孤岛，模型仅针对特定的硬件方言、固定环境和狭窄任务定制。主要瓶颈在于异构性鸿沟：信号维度、采样率和语义标签上的差异阻碍了跨系统理解。为了弥合这一鸿沟，我们提出了一种基础模型框架，该框架将 CSI 不仅视为原始信号，而是视为具有可学习通用语法的结构化语言。我们首先整理并标准化了大量异构的真实世界 CSI 数据集，建立了一个统一的基础设施，使得不兼容的信号格式能够被视为单一语料库。其次，我们引入了一种模块化架构作为通用翻译器，其中轻量级的特定数据集适配器将多样的信号输入分词为共享的潜在词汇表，而共享的自监督 Transformer 主干网络学习人类运动和环境动态的时序语法。这种设计将感知语义与硬件语法解耦。广泛的评估表明，通过掌握这种通用语言，我们的方法持续优于特定任务的基线，并在新环境中展现出强大的泛化能力，在少样本场景中实现了卓越的效率。通过有效吸收异构性，该框架为稳健的通用无线感知提供了一条路径，反映了大语言模型中观察到的语言泛化现象。代码实现可在：https://github.com/cjychenjiayi/WiLLM 获取。