无线感知¶
无线感知的核心想法是：环境会改变无线信号。人走动、起身、转身、靠近设备，都会让信号的传播路径、反射、相位、强度发生变化。系统不一定要拍到人，只要能稳定测到这些变化，就可以推断人的位置、动作或状态。
mmLock 用毫米波 FMCW 雷达做用户离开检测，但它并不是孤立技术。WiFi CSI、UWB、RFID、声波感知、毫米波雷达都可以放在“用信号感知世界”这条线上理解。
从一个房间开始¶
想象一个人坐在电脑前。房间里有桌子、椅子、墙、显示器。无线信号从设备发出去后，不会只走一条直线。它会碰到墙，会从桌面反射，也会从人的身体反射。接收端拿到的不是“人”的标签，而是一堆路径叠在一起后的结果。
人没动时，这些路径相对稳定。人起身时，身体的位置、姿态和反射面都在变，原来那组稳定的路径被打乱。无线感知抓的就是这种变化。
这也是 WiFi 和雷达相通的地方：它们都不是直接理解“起身”这个动作，而是先看到信号变化，再把变化和动作联系起来。
flowchart LR
A["人坐着<br/>信号路径稳定"] --> B["起身<br/>身体反射面改变"]
B --> C["转身/移动<br/>路径长度和相位变化"]
C --> D["离开<br/>人体反射逐渐远离或消失"]
D --> E["模型判断<br/>用户离开"]基本结构¶
这些技术的共同结构通常是：
这里的“改变”可以是很多东西：
- 幅度变了：反射强度、接收功率或某些频率成分变强变弱。
- 相位变了：人体运动让传播路径长度变化，相位也跟着变化。
- 频率结构变了：运动目标会带来 Doppler 相关变化。
- 多径结构变了：信号从墙、桌子、人身上反射，路径组合发生变化。
所以无线感知不是玄学，也不是“信号里天然有标签”。它依赖的是物理变化和统计模式。信号处理负责把变化拆出来，机器学习负责把变化和行为类别对应起来。
一个容易理解的类比是：你闭着眼站在房间里，听别人走路。你看不到人，但脚步声的方向、远近、节奏会变。无线感知也是类似的逻辑，只是“脚步声”换成了电磁波的幅度、相位、频率和多径结构。
WiFi CSI 和雷达的相似处¶
WiFi 感知常用 CSI，也就是 Channel State Information。CSI 描述的是发射端到接收端之间的无线信道。人经过 WiFi 链路附近时，身体会遮挡、反射或散射信号，CSI 的幅度和相位就会变化。
FMCW 雷达也是发射信号再看回波变化。人体会反射毫米波，回波里包含距离、速度、角度和强度信息。
相似点在这里：
| 角度 | WiFi CSI | FMCW 雷达 |
|---|---|---|
| 都依赖无线传播 | 是 | 是 |
| 都会受到人体运动影响 | 是 | 是 |
| 都会受到多径影响 | 是 | 是 |
| 都可以做动作/存在/离开检测 | 是 | 是 |
| 都需要信号处理和建模 | 是 | 是 |
如果只看“人动了，信号变了，模型判断动作”，二者非常像。
同一个动作，两种数据长相¶
同样是“用户离开座位”，WiFi CSI 和 FMCW 雷达看到的数据长得不一样。
WiFi CSI 更像一条条随时间变化的曲线。每个子载波、每根天线都有自己的幅度和相位变化。人起身时，很多曲线会一起抖动，但这些抖动不直接告诉你“人离雷达 1.2 米、速度 0.4 m/s”。
FMCW 雷达更像把空间切成一格一格。Range FFT 给出距离格子，Doppler FFT 给出速度格子，Angle FFT 给出方向格子。人离开时，能量峰和点云会沿着这些格子移动。
这不是说雷达一定比 WiFi 好。它们适合的问题不一样。WiFi 设备常见，部署方便；FMCW 雷达硬件更专用，但空间解释更直接。
关键区别¶
区别在于信号是不是为了感知专门设计。
WiFi 首先是通信系统。它的主要目标是传数据，CSI 是通信链路状态的测量结果。用 CSI 做感知时，我们是在通信信号里挖人体运动留下的痕迹。
FMCW 雷达首先就是感知系统。chirp 的扫频结构就是为了把距离变成 beat frequency，把连续 chirp 的相位变化变成速度线索，把天线阵列相位差变成角度线索。
可以这样理解：
- WiFi 感知：从通信信道变化里推断人体活动。
- FMCW 雷达：用专门设计的雷达波形测人体反射。
这会带来工程差异。FMCW 雷达通常更容易得到距离和速度结构，空间解释更直接；WiFi 设备更普遍，部署门槛可能更低，但信号可控性和空间分辨率通常不如专用雷达。
mmLock 选择 FMCW 的原因¶
mmLock 的目标是判断用户是否离开设备。这个任务关心的是连续的人体运动：人是否从设备前起身、移动、远离，附近是否还有其他人。
FMCW 雷达给这个任务提供了比较直接的数据形态：
WiFi 也可以做离开检测，但它通常更像是在 CSI 时间序列上学习扰动模式。雷达点云则更容易被解释成“人在空间中的反射点如何移动”。这也是为什么 mmLock 会围绕 high-quality mmWave radar imaging 来组织方法。
现实限制¶
无线感知会遇到很多现实问题：
- 环境变化会改变多径。
- 多个人会互相干扰。
- 姿态和遮挡会影响反射。
- 设备位置不同，信号模式也会变。
- 模型可能学到场景偏差，而不是动作本身。
所以文档里讲 mmLock 时，要一直把它放回具体任务：用户离开检测。它不是“雷达能理解一切”，而是“在一个明确安全场景里，毫米波雷达提供了可用的离开行为信号”。