究竟什么是CSI

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分类专栏： WIFI室内定位 文章标签： CSI 802.11 室内定位
于 2017-03-13 16:55:45 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_22991367/article/details/61921417
本文详细介绍了信道状态信息（CSI）的概念，它描述了无线通信链路的信道属性，包括信号衰弱因子和信道增益矩阵。通过信道矩阵H，可以了解无线信道的多径效应，如信号散射、环境衰弱和距离衰减。获取CSI信息通常需要修改无线网卡固件和驱动，目前只有部分Inter和Atheros网卡支持在Linux和Win系统下获取。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CSI(Channel State Information ) :信道状态信息，本文中特指在无线定位领域中的信道状态信息。

一、什么是信道状态信息？

在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H（有时也称为信道矩阵，信道衰落矩阵）中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipath fading or shadowing fading）,距离衰减（power decay of distance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。 

二、因此求信道状态信息就是求信道矩阵H，那么信道矩阵中都包含些什么内容呢？？怎样就能描述无线信道了？？

我们知道无线信道一般用信道的冲击响应（Channel Impulse Response，CIR）来对信道的多径效应进行描述，在线性时不变的假设条件下，信道冲击响应可用下式表示。

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CSI（channel state information）是无线通信中用于描述无线信道状态的信息，包括‌信噪比、‌干扰、‌多径效应等。首先由于各芯片平台不同，其原始的CSI数据格式也不同，以MTK为例，其CSI数据的原始格式为.bin档，由于是.bin文件，所以无法直接查看，若虚查看，目前可通过BeyondCompare以16进制的形式打开，如图所示：选择Hex Compare，再把.bin文件拖入即可CSI原始数据打开后如下图所示：打开后以16进制的格式显示，单纯这样是看不出数据含义的。
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在无线通信中，信道状态信息（CSI）指的是通信链路中已知的信道属性。这些信息描述了信号从发射机到接收机的传播方式，并反映了散射、衰落以及信号随距离衰减等多种效应的综合结果。这种方法称为信道估计。信道状态信息使得根据当前信道条件调整传输成为可能，这对于在多天线系统中实现高数据速率的可靠通信至关重要。信道状态信息通常需要在接收端进行估计，并通常经过量化后反馈给发射端（虽然在时分双工（TDD）系统中也可以进行反向链路估计）。因此，发射机和接收机可能拥有不同的信道状态信息。
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携带CSI信号在每个RE上的平均功率CSI-RSRP（信道状态信息参考信号接收功率）定义为在考虑的测量频带宽度内，配置的CSI-RS时机中，携带CSI参考信号的天线端口的资源元素的功率贡献（以瓦特为单位）的线性平均值。根据TS 38.211标准，CSI-RSRP的确定应使用在天线端口3000上传输的CSI参考信号。如果CSI-RSRP用于L1-RSRP的测量，则可使用天线端口3000,3001上发送的CSI参考信号来确定CSI-RSRP。
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### CSI 的定义 CSI 是指 **Channel State Information**（信道状态信息），它是通信领域中的一个重要概念，尤其是在 OFDM（正交频分复用）系统中。CSI 反映了所有子载波的幅度和相位信息，能够提供关于信道特性的精细描述[^1]。相比于 RSSI（接收信号强度指示），CSI 不仅包含了信号的能量信息，还额外提供了相位信息，这使得它可以更全面地刻画多径传播环境下的信道特征。 在计算机科学与网络通信的研究中，CSI 被广泛应用于室内定位、手势识别以及无线感知等领域。由于其高维特性，CSI 数据可以用来构建详细的指纹库，从而显著提升基于指纹匹配的位置估计精度。 需要注意的是，在其他语境下，“CSI”也可能代表不同的含义，例如 Scientific Citation Index（科学引文索引）。这是一种由美国科学信息研究所创建的引文数据库，主要用于学术研究中的文献引用分析[^2]。 ### 示例代码：获取 CSI 数据 以下是通过 Python 获取并处理 CSI 数据的一个简单示例： ```python import numpy as np def process_csi(csi_data): """ 处理 CSI 数据，提取幅度和相位信息。 参数: csi_data (np.ndarray): 输入的 CSI 数据矩阵 返回: tuple: 幅度和相位数组 """ amplitude = np.abs(csi_data) # 提取幅度 phase = np.angle(csi_data) # 提取相位 return amplitude, phase # 假设我们有一个复杂的 CSI 数据矩阵 csi_matrix = np.array([[0.707 + 0.707j, 1 - 1j], [-1 + 1j, 0.5 - 0.5j]]) amplitude, phase = process_csi(csi_matrix) print("Amplitude:", amplitude) print("Phase:", phase) ``` #### 输出解释 上述代码展示了如何从复杂数形式的 CSI 数据中分离出幅度和相位信息。这种分解对于后续的数据分析至关重要，因为许多应用依赖于这些物理量来进行建模或分类。 --- ###
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