WiFi sensing with channel state information: A Survey（ACM Comput. Surv, 2019）

在讨论WiFi感知的挑战和趋势时，该文章探讨了当前的WiFi感知研究主要关注与人类本身，例如侦测、识别、估计人体的行为等。在未来，WiFi感知可能扩展到感知周围环境、动物以及物体领域。

根据目前WiFi感知研究的进展和水平，总结了以下几个挑战：

--鲁棒性和通用性

WiFi信号具有高敏感特性实现感知能力，正是具备该能力，才使得我们可以利用感知能力来无源的侦测、识别和评估人体行为。然而敏感度，导致WiFi信号容易被不同的网络设置、环境、对象、人体、几何形状和移动环境。这些干扰因素导致设计的感知系统、识别算法无法做到鲁棒性和通用性。当前研究者们还在积极探索不同环境，不同个体下的具有通用性的人体行为识别算法或者方案。

--隐私和安全

WiFi信号感知具有非入侵，被动式的优势，导致隐私信息容易泄露，出现了关于隐私信息的安全问题。隐私和安全与鲁棒和通用性是相互矛盾的。因此，在后续研究中， 设计的新协议、政策、结构和算法要考虑到隐私和安全的问题。不能无限制的获取信息来实现无源的感知能力。（This could be in conflict with the purpose of robustness and generalization of WiFi sensing: the former one needs to make it harder to leak information while the latter requires more information to be easily inferred in different scenarios.）

--WiFi感知和网络的共存

WiFi提出的本意是实现无线通信，而不是感知应用。随着感知应用研究的越来越可以用于实际的生活中，那么WiFi设备用于感知而影响了无线通信的网络性能。例如，一些细粒度的人体行为需要高频率的信号数据，而这会占用通信信道，导致网络通信性能和效率。

以上三个挑战都是宏观视角考虑的，如果从微观层面来讲，上述三个挑战可以细分