本书通过高度创新的方法——利用现有无线设备和信号处理技术将多径视为虚拟天线，并结合时间反演原理和机器学习相关知识构建了无线AI的统一框架，涵盖了基础的理论、丰富的实验结果，以及针对产品和应用开发的真实案例。涉及的主题包括室内定位与追踪、无线感知与分析、无线功率传输与能源效率、5G和下一代通信系统，以及大量带宽不同、功能各异的异构物联网设备的连接。本书可供无线感知、定位、物联网、机器学习、信号处理和无线通信等领域的毕业生、研究者和专业人员参考阅读。

译者序
前言
第 1 章 时间反演原理和有效带宽··· 1
1.1 引言 1
1.2 多径视为虚拟天线 2
1.3 时间反演原理 3
1.4 有效带宽原理 6
参考文献 9
第一部分 室内定位与追踪
第 2 章 厘米精度的室内定位 14
2.1 引言 14
2.2 时间反演室内定位系统 16
2.3 实验 18
2.4 小结 23
参考文献 24
第 3 章 多天线方法 27
3.1 引言 27
3.2 相关工作 28
3.3 准备工作 30
3.4 算法设计 32
3.5 实验 36
3.6 小结 48
参考文献 48
第 4 章 跳频方法 51
4.1 引言 51
4.2 准备工作 53
4.3 算法设计 54
4.4 跳频机制 59
4.5 实验 61
4.6 讨论 66
4.7 小结 67
参考文献 67
第 5 章 分米级精度室内追踪 70
5.1 引言 70
5.2 相关工作 71
5.3 TR 聚焦球法估算距离 72
5.4 移动方向估计和误差校正 77
5.5 性能评估 78
5.6 小结 83
参考文献 84
第二部分 无线感知与分析
第 6 章 无线事件检测 88
6.1 引言 88
6.2 TRIEDS 概述 90
6.3 系统模型 91
6.4 实验 93
6.5 讨论 101
6.6 小结 102
参考文献 102
第 7 章 室内监控的统计学习 105
7.1 引言 105
7.2 准备工作 106
7.3 TRIMS 的设计 111
7.4 实验 115
7.5 讨论 121
7.6 小结 122
参考文献 123
第 8 章 用于人体识别的无线生物特征 126
8.1 引言 126
8.2 TR 人体识别 128
8.3 系统模型 130
8.4 无线生物特征净化算法 132
8.5 实验 134
8.6 讨论 141
8.7 小结 145
参考文献 145
第 9 章 生命体征的估计与检测 148
9.1 引言 148
9.2 理论基础 149
9.3 算法设计 154
9.4 实验 159
9.5 各种因素的影响 165
9.6 小结 168
参考文献 168
第 10 章 无线移动检测 170
10.1 引言 170
10.2 CSI 测量的统计建模 171
10.3 WiDetect 设计 173
10.4 实验 174
10.5 小结 176
参考文献 176
第 11 章 无设备速度估计 178
11.1 引言 178
11.2 相关工作 179
11.3 用于无线移动感应的 EM 波统计理论 180
11.4 WiSpeed 的理论基础 183
11.5 WiSpeed 的关键组成 188
11.6 实验 191
11.7 讨论 195
11.8 小结 196
参考文献 196
第三部分 无线功率传输和能源效率
第 12 章 能源效率的时间反演 200
12.1 引言 200
12.2 系统模型 201
12.3 性能分析 203
12.4 仿真结果 209
12.5 实验 211
12.6 基于时间反演的多路复用和安全性 215
12.7 小结 216
参考文献 216
第 13 章 功率波成形 218
13.1 引言 218
13.2 系统模型 221
13.3 功率传输波设计 222
13.4 性能分析 225
13.5 PW 系统与 MIMO 系统的比较 228
13.6 仿真结果及讨论 229
13.7 实验结果及讨论 232
13.8 小结 235
参考文献 236
第 14 章 联合功率波成形与波束赋形 239
14.1 引言 239
14.2 系统模型 241
14.3 功率传输波和参考信号设计 243
14.4 多天线 PW 系统的性能分析 251
14.5 仿真结果及讨论 255
14.6 小结 259
参考文献 259
第四部分 5G 和下一代通信系统
第 15 章 时间反演多址 264
15.1 引言 264
15.2 系统模型 266
15.3 有效 SINR 270
15.4 可达速率 274
15.5 信道相关效应 279
15.6 小结 281
参考文献 281
第 16 章 应对 TRDMA 中的强 - 弱共振 284
16.1 引言 284
16.2 系统模型 286
16.3 总功率约束的迭代算法 288
16.4 具有单个功率约束的两阶段自适应算法 291
16.5 仿真结果 294
16.6 小结 298
参考文献 298
第 17 章 时间反演大规模多径效应 301
17.1 引言 301
17.2 相关工作 303
17.3 系统模型 303
17.4 时间反演大规模多径效应的推导 306
17.5 不同波的期望可达速率 307
17.6 仿真和实验 309
17.7 小结 313
参考文献 313
第 18 章 波成形技术 316
18.1 引言 316
18.2 系统模型 317
18.3 时间反演信号传输 322
18.4 最佳资源分配 327
18.5 无线功率通信 333
18.6 安全通信 336
18.7 小结 337
参考文献 337
第 19 章 网络的空间聚焦效应 343
19.1 引言 343
19.2 相关工作 344
19.3 系统模型 345
19.4 空间聚焦效应 348
19.5 空间频谱共享性能 351
19.6 通用网络关联协议设计 357
19.7 仿真结果 360
19.8 小结 363
参考文献 364
第 20 章 云无线接入网的隧道效应 367
20.1 引言 367
20.2 系统模型 368
20.3 下行链路性能分析 373

智能电话和智能物联网设备通过无线电信号实现了互联，Wi-Fi信号在室内无处不在，LTE（长期演进技术）信号几乎遍布世界的每一个角落，5G 也将会更加强大。无论在家中，或者在旅途中，人们都可以利用无线电进行聊天、上网、视频通话、发送信息等。无线电为人们提供了巨大的便利，离开了它，人们寸步难行。
事实上，当人们提及“无线”时，它不再是狭义的通信。狭义的通信致力于消除干扰、均衡信道、解密、恢复消息，却忽略了（或者根本不知道）无线电信号中关于环境和人的行为信息。如果无线电信号可以提供一种超越人的视觉、听觉和触觉等的第六种“感觉”，即可以感知、探测、追踪、识别环境与行为并进行交流，这本质上是一种新的智能。信息分析、信号处理和机器学习使得这种新智能演变成为一个新兴的领域—无线人工智能（无线 AI）。
那么无线 AI 为何物？它利用无线电信号感知环境、检测监视人的行为、追踪定位目标，将 “物体”互联并赋能，为未来的信道提供平台。
如何才能实现这个愿景？近年来，许多研究团体已经拥有了揭开该奥秘的钥匙。在本书中，我们通过结合时间反演的物理概念和信号处理、信息科学，提出了一个统一的框架来解决困扰人们多年的难题。
多径（Mutipaths）总是伴随着无线信号，尤其是在室内环境中。长期以来，人们将多径视为干扰、噪声等，因此总是试图消除、压制或者补偿它们造成的不良影响，但是这于事无补，因为多径的轮廓随时随地都在变化，不能区分哪条多径是好的，哪条是不好的。
随着带宽持续增加，人们可以看到越来越多的多径。每条多径都可以视为其来源方向的虚拟天线或者虚拟传感器，将其到达时间乘以光速，便可得到它的位置。这样看来，人们被数量巨大的虚拟天线所包围，它们无处不在，可以按需取用。
那么，如何获得多径？有两个方法：一是增加功率，发射功率越大，环境中就会有越多的无线电波四处反弹，便能观测到更多的多径。然而，发射功率会受条例和标准的限制。二是增加带宽，带宽越大，时间分辨率就会越高，也就能获取更多的多径。
每条多径都有基本的自由度和用途。如何将这些多径用于特定目标呢？基于时间反演原理的物理思想，可以利用时间反演波形控制多径，产生熟知的聚焦效应。
在一个典型的室内环境下，通过使用足够大的带宽，能够可靠地产生聚焦效应。例如，使用 5GHz 的 ISM 波段，能够得到直径 1 ～ 2cm 的聚焦球。若使用 60GHz 波段，直径可达毫米
级。这种效应是我们在视距和非视距条件下能够令室内定位精度达到空前的厘米 / 毫米精度的基础。
利用机器学习与信号处理技术可构建一个革命性的 AI 平台，实现许多设想已久但从未实现的前沿物联网应用。
本书旨在全面介绍由多种无线分析引擎组成且应用广泛的无线 AI 平台，包括首次实现厘米级精度的室内定位与追踪、健康监测、居家/办公安全、无线人体生物特征辨识、健康护理、无线充电和5G信道。本书的目标是在先进的科学研究与行业实际应用之间架起一座桥梁，使读者了解无线 AI的发展蓝图和目标。
第1章介绍一些基本概念，这些概念贯穿全书。第一部分阐述室内定位与追踪。第2章表明，在 5GHz ISM频段的全部125MHz带宽下，利用时间反演可获得直径1～2cm的聚焦球，等价于同等精度的室内定位方法。基于时间反演的精确定位与室内条件无关，如视距或者非视距条件，这意味着，空间中墙壁和障碍物的概念不再存在。仿佛空间中既没有墙壁，也没有障碍物。第3章展示如何利用标准Wi-Fi设备来获得同样的厘米级定位精度—这归功于使用多天线得到更大的有效带宽。第4章利用跳频实现更大有效带宽，以再次获得厘米级的定位精度。如果使用60GHz的Wi-Fi设备，聚焦球直径将达毫米级别，因此可获得毫米级的定位精度。第5章给出了一个发现，当多径数目足够多时，聚焦球的能量分布为贝塞尔函数。这说明，聚焦球与位置无关，因此可用该方法追踪目标，无须运算和绘制地图，便可达到分米级精度。只需要拥有起点和地图，便能追踪无数目标。
第二部分聚焦无线感知与分析。第6章展示室内无线事件检测的基本原理。第7章通过统计模型扩展了这个概念，改善了鲁棒性。第8章通过开发无线人体生物特征进一步扩展到身份识别领域。人体的含水量超过 70%，每个人对无线电波的偏转、扭曲、吸收都是独特的，这种微妙的差别，可用来区分不同的人。第9章讨论如何从Wi-Fi信号中提取人的呼吸率。尽管呼吸是很细微的动作，却在无线电波中嵌入了胸部的周期运动，因此可用于估计呼吸率。即使动作是非周期性的，也能检测到。第10章证明能够以极高的准确率和较低的误报率检测动作。本部分的最后一章，即第11章将电磁波的统计理论作为估计速度的依据，介绍在没有任何穿戴设备的条件下的速度估计。
第三部分介绍基于时间反演的无线功率传输和能源效率。第12章给出基于时间反演技术的能源效率，并说明这是一项理想的绿色技术。不同于时间反演波形，第13章提出一种称为功率波的新型波形，以获得最佳无线功率传输。第14章扩展多天线场景的功率波，它与波束成形技术一起，大幅改善系统