ESP32 CSI 与 WiFi 感知：单板、双板、数据字段与实验设计

作者 Wu Jun · 更新于 2026-11-02 · 约 6 分钟

ESP32 是最便宜的 CSI 入口之一。Espressif 官方说明所有 ESP32 系列都支持 CSI，包括 ESP32、S2、C3、S3、C5、C6 与 C61 ^[1]。但“能拿到 CSI”和“能稳定做实验”之间， 还隔着发送端、包速率、LTF 解析、信道与评测协议。

本文按官方 esp-csi 示例和 ESP-IDF 文档，把几条路线、数据格式和边界讲清楚。

1. 三条常见采集路线

官方仓库同时提供 csi_recv_router、csi_recv 与 csi_send。单板路线并不是“ESP32 自己向空气发射雷达波”， 而是必须有另一端发送数据包，ESP32 才能从收到的包估计 CSI。

2. 路线一：单 ESP32 + 路由器

这是最省硬件的起点。ESP32 连接路由器后 ping 网关，接收路由器回包并打印 CSI。

git clone https://github.com/espressif/esp-csi.git
cd esp-csi/examples/get-started/csi_recv_router
idf.py set-target esp32s3       # 替换为你自己的芯片
idf.py menuconfig               # 配置 Wi-Fi/以太网
idf.py -p /dev/ttyUSB0 flash monitor

macOS 串口通常是 /dev/cu.usbserial-* 或 /dev/cu.SLAB_USBtoUART，不要照抄 Linux 的 /dev/ttyUSB0。

先确认四个基础事实：

1. 串口出现 CSI_DATA；
2. len 与本文预期格式相符；
3. RSSI 正常且持续更新；
4. 停止 ping 或没有数据流量后，CSI 帧率明显下降。

如果串口只有启动日志没有 CSI，先查 Wi-Fi 是否连上、是否持续发包、CSI 是否启用，而不是直接怀疑解析器。

3. 路线二：两块 ESP32 互发

官方 get-started 示例需要两块开发板：一块烧 csi_send，一块烧 csi_recv。当前 README 建议优先使用 ESP32-C5/C6，并说明两天线距离应大于 1 米；但这不表示旧款 ESP32 不能做 CSI。

# 发送端
cd esp-csi/examples/get-started/csi_send
idf.py set-target esp32c3
idf.py -p /dev/ttyUSB0 flash -b 921600 monitor

# 接收端
cd esp-csi/examples/get-started/csi_recv
idf.py set-target esp32c3
idf.py -p /dev/ttyUSB1 flash -b 921600

# 接收端可视化工具
cd esp-csi/examples/get-started/tools
python -m pip install -r requirements.txt
python csi_data_read_parse.py -p /dev/ttyUSB1

两块板必须使用与芯片匹配的 target。把 esp32c3 当成所有开发板通用参数，是最常见的构建错误。

4. 子载波数不是固定 30–64

ESP-IDF 的 CSI 数据由最多三类 LTF 字段组成：

• LLTF（legacy long training field）；
• HT-LTF；
• STBC-HT-LTF。

实际字节数取决于包类型、20/40MHz、STBC、secondary channel 与启用了哪些 LTF。ESP32-S3 官方表中， len 可以是 128、256、384、380、612 等不同字节数；不能把 len / 2 不加解释地当成独立子载波数， 因为缓冲区可能包含多个 LTF 段 ^[2]。

解析时必须保留这些元数据：

每个复数样本是 int8 imaginary, int8 real，即官方接口中的两字节有符号值。不要把路由器 CSI 的 int16 I/Q 格式直接套到 ESP32 数据上。

5. 两种 CSV 文本格式

旧款 ESP32 示例通常输出：

type,id,mac,rssi,rate,sig_mode,mcs,bandwidth,...,len,first_word,data
CSI_DATA,0,... ,128,1,"[imag0,real0,imag1,real1,...]"

ESP32-C5/C6 的新示例可能输出：

type,seq,mac,rssi,rate,noise_floor,fft_gain,agc_gain,channel,
local_timestamp,sig_len,rx_state,len,first_word,data

列顺序不同，解析器不能只按固定列号读取。最稳妥的方法是：

1. 保存官方一行原始 CSV 作为格式样本；
2. 明确检测 header 或 type/seq 列；
3. 对 len 和 data 长度做一致性检查；
4. 保留原始文本，不要只保存清洗后的幅值。

6. 包速率就是采样率的上限

ESP32 CSI 由收到的包触发，因此没有“固定 100Hz”这种保证。实际独立采样率由发送端速率、信道竞争、 RSSI、包长、省电和串口带宽共同决定。

第一次实验不要先做机器学习。先测：

packets_total
有效 CSI 帧数
首尾 local_timestamp 的持续时间
有效帧数 / 持续时间
包间隔 p50 / p95 / max
RSSI min / mean / max
len 的分布

如果串口绘图导致缓冲跟不上，官方 README 也提示可能出现元素数量不一致或数据混乱。先提高串口速率、 关闭高 CPU 绘图或直接落盘，再判断 CSI 本身是否异常。

7. 一套最小可复现实验

建议从两类场景开始，而不是直接呼吸/心率：

每次记录：

• 发送端与接收端 target、固件 commit、ESP-IDF 版本；
• 信道、带宽、TX power、RSSI、noise floor；
• 两块板的距离、朝向和高度；
• 每秒有效帧、最大包间隔、串口丢行；
• 原始 CSV 或二进制流与采集脚本版本。

训练/测试要按 session 或日期切分，不能把连续重叠窗口随机分到两边。

8. 什么能做什么不能做

适合：

• 学习 CSI 幅度/相位与包速率；
• 低成本存在/运动检测；
• ESPHome/Home Assistant 集成验证；
• 采集小规模数据集验证算法。

不要默认声称：

• 任意房间都能测呼吸或心率；
• 完整步行微多普勒；
• 高精度距离、角度或人体成像；
• 一张开发板就能替代专用雷达。

ESPectre 等项目提供了运动感知的工程参考 ^[3]，但其宣传和实际准确率仍必须在自己的场景中验证。

9. ESP32 与 GL-MT6000 的真正差别

路由器方案并不是 ESP32 的放大版：二进制格式、链数、CSI 提取方式和采样机制都不同。算法可以共享思路， 但输入维度、时间轴和校准不能直接复用。

10. 从零到第一条曲线

建议顺序：

1. 单板 + 路由器跑通 CSI_DATA；
2. 把一行 CSV 原样保存，确认 len 与 data 元素数；
3. 计算实际包率与最大间隔；
4. 采空房和有人行走各 5 分钟；
5. 绘制 RSSI、CSI 幅度和运动包络；
6. 最后再尝试呼吸、存在或深度学习。

如果使用多平台 Python 工具，CSIKit 支持 ESP32 等格式；先验证它的版本与列定义是否匹配你的固件。 更多论文与工具见 Awesome Wi-Fi CSI Sensing ^[4]。

11. 结论

• 所有 ESP32 系列都支持 CSI，但具体 target、包格式和硬件推荐不同；
• 单板路线依赖路由器发包，双板路线需要明确发送端与接收端；
• len 不是固定子载波数，LLTF/HT-LTF/STBC 会改变字节数；
• 采样率由包速率决定，必须从时间戳和有效帧计算；
• ESP32 适合低成本入门和 IoT，不适合直接宣称完整雷达或医疗级体征功能。