RuView 3D 天线布点实验解析吊顶安装覆盖率为 0%混合高度才是最优解【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView本文围绕 RuView 在 2026-05-22 完成的 SOTA 研究循环 R6.2.13D 天线布点扩展展开在一个 5×5×2.5 m 的真实 3D 房间模型上用纯 NumPy 的 3D 菲涅尔椭球前向模型量化对比桌面高度、墙面挂装、全吊顶、混合高度四种布点策略得到反直觉的结论——全吊顶安装的覆盖率为 0%而一低一高的混合高度布点获得 25.7% 的最佳覆盖率。读完本文你将掌握 3D 菲涅尔椭球的判定公式与脚本实现、各策略的逐区域覆盖率明细以及按使用场景睡眠监测、站立监测、多锚点选择天线高度配方的完整方法。从 2D 到 3DR6.2.1 要解决什么问题RuView 的传感链路研究R6 菲涅尔前向模型指出一条 5 m 的 WiFi 链路上真正承载人体占据信号的是以 Tx–Rx 连线为轴、宽约 40 cm 的菲涅尔椭球区域椭球之外主要是多径边缘噪声。在此基础上R6.2 二维天线布点 用 2D 椭圆模型做过一轮搜索发现随意摆放与最优摆放之间存在93 倍的覆盖率差距并给出对角线穿房的 2D 建议。但 2D 模型有一个明显的盲区它完全没有考虑高度维度。真实的人体占据高度分布在 0–1.8 m躺 0.3–0.6 m、坐 0.5–1.2 m、站 1.0–1.7 m而真实的 WiFi 设备通常出现在桌面约 0.8 m、墙面挂装约 1.5 m或天花板吊装约 2.5 m。R6.2.1 正是把 2D 椭圆推广为 3D 椭球把目标区域从面积升级为体积并显式加入吊顶候选点回答一个 DIY 部署中非常常见的问题天线装在哪个高度才真正覆盖到人所在的高度该 tick 的完整记录见 tick-21配套研究笔记见 R6_2_1-3d-placement.md可复现实验位于 examples/research-sota/02-placement/r6_2_1_3d_placement.py。实验设置3D 菲涅尔椭球 三个三维目标区物理模型椭球判定公式3D 场景下第一菲涅尔区是一个以 Tx、Rx 为焦点的长椭球prolate ellipsoid。设波长为 λTx 与 Rx 的直线距离为 d则空间中任意一点 p 位于第一菲涅尔椭球内部的充要条件为|Tx − p| |p − Rx| ≤ d λ/2即经该点的反射路径长度与直达路径长度之差不超过半个波长。链路中点处的横向半径近似为b ≈ √(d·λ) / 2在 2.4 GHzλ 12.5 cm、5 m 链路上这一横向半径约为39 cm——该包络以 LOS 连线为轴呈对称分布。这一判定逻辑在源码中直接体现为 in_first_fresnel_3d 函数def in_first_fresnel_3d(p, tx, rx, wavelength): r1 np.linalg.norm(p - tx, axis1) r2 np.linalg.norm(p - rx, axis1) direct np.linalg.norm(tx - rx) return (r1 r2) (direct wavelength / 2)随后 coverage_3d 函数 以 0.1 m 分辨率对每个目标区做体素栅格化meshgrid 采样统计落在椭球内的点占比得到逐区域覆盖率与总体覆盖率。房间、目标区与候选布点策略实验房间为 5×5×2.5 m2.4 GHz 载频定义三个互不重叠的三维目标区模拟躯干占据的高度带目标区空间范围 (m)含义bed床(1.5, 0.5, 0.3)–(3.5, 2.0, 0.6)躺卧低高度chair椅(3.5, 3.5, 0.5)–(4.3, 4.3, 1.2)坐姿中高度standing站立区(0.5, 3.5, 1.0)–(1.5, 4.5, 1.7)站立上高度候选天线位置由四种策略生成见 gen_candidates 函数策略z_options (m)挂载面候选点数 / 评估对数desk-height桌面高度[0.8]四墙40 / 736wall-mount墙面挂装[1.5]四墙40 / 736ceiling全吊顶[2.5]天花网格100 / 4608wall ceiling混合[0.8, 1.5, 2.5]任意201 / 19464搜索采用贪心单链路greedy single-pair对同一策略内的候选点两两配对跳过距离 1 m 的对逐对计算总体覆盖率并保留最优 (Tx, Rx)。由于候选规模有限最大约 2 万对暴力搜索在该尺度下完全可行。头条结论全吊顶覆盖率为 0%混合高度最优运行脚本python3 examples/research-sota/02-placement/r6_2_1_3d_placement.py默认输出到examples/research-sota/r6_2_1_3d_results.json后四种策略的总体覆盖率对比为策略总体覆盖率Desk-height0.8 m 墙面22.2%Wall-mount1.5 m 墙面17.4%Ceiling-only2.5 m 全吊顶网格0.0%Wall Ceiling混合高度25.7% ← 最优混合策略相对桌面高度策略的提升为15.8%结果文件 headline.mixed_lift_over_desk_pct 中记录为 15.82。完整逐策略、逐区域数据可核对 r6_2_1_3d_results.json。物理机制为什么全吊顶必然失败吊顶策略的失败不是数值巧合而是几何必然。当 Tx 与 Rx 都在 2.5 m 高度、LOS 水平时菲涅尔椭球包络以 LOS 为轴垂直方向以 2.5 m 为中心纵向覆盖约2.1–2.9 m目标区分布在 0.3–1.7 m整体低于包络下缘0.4–2.0 m39 cm 的横向半径关于 LOS 对称意味着任意单一高度的水平链路其包络都只集中在该高度附近无法触及其他高度的目标。这正是 R6.1多散射体前向模型见 R6_1-multiscatterer-forward-model.md中on-LOS 简并on-LOS degeneracy的 3D 版本——只不过在 3D 场景下问题变成了on-ceiling 简并水平链路在垂直维度上感知能力归零。结果文件同样证实了这一点吊顶策略对 bed、chair、standing 三个区域的覆盖率全部为 0.0%即使用 4608 对链路穷举也找不到任何一条能触及地面附近目标的链路。混合高度为何胜出z 方向的对角链路最优混合方案为Tx 在 (5.0, 4.0, 0.8)桌面高度 Rx 在 (0.0, 4.0, 1.5)墙面挂装。这条链路不仅在水平面内跨房对角更在z 方向同样倾斜——菲涅尔椭球随之被倾斜穿过多层高度同时覆盖椅区z0.5–1.2与站立区z1.0–1.7。垂直链路多样性vertical link diversity正是 2D 分析遗漏的 3D 核心洞察。值得注意的是逐区域数据揭示了更细的层次见结果文件 best_per_zone策略bedchairstandingDesk-height10.4%80.6%0.0%Wall-mount0.0%0.0%51.0%Ceiling-only0.0%0.0%0.0%混合最优对0.0%48.4%44.3%单一高度策略各有偏科桌面高度只能照顾坐姿80.6%挂装高度只能照顾站立51%而床区只有低链路能触及桌面高度的 10.4%。混合策略虽然牺牲了床区0%却在坐姿与站立两个区域取得均衡覆盖总体最优。这也为后续按场景选择配方提供了依据——如果你最关心的是床上睡眠监测两个锚点都应放低0.5–0.8 m。安装指南升级按场景的 3D 高度配方tick-21 与 R6_2_1-3d-placement.md 共同给出可直接落到安装流程的高度配方表使用场景3D 布点配方单 Tx–Rx 对一低桌面约 0.8 m 一高墙面约 1.5 m对墙4 锚点多静态R6.2.22× 低角落 2× 高对角角落5 锚点R6.2.2 拐点0.8 / 1.5 m 混合 1 个吊顶2.5 m提供俯视覆盖仅床睡眠监测双低0.5–0.8 m床两侧对放仅站立健身房、厨房双高1.5 m禁止双锚点全吊顶且无低锚点换算成对安装指导的三条硬规则高度与水平位置同等重要。混合高度相对纯桌面高度提升 15.8%吊顶不能单独使用。若多锚点方案引入吊顶锚点必须同时保留至少一个低高度锚点把包络拉到地面附近的占据区床边感知必须用低锚点。床区 z0.3–0.6 m 只能被低链路覆盖高挂天线完全错过床体。为什么覆盖率数字低于 R6.2 的 51%R6.2 的 2D 最优覆盖率为 51.1%而 3D 下各策略只有 22–26%。这不是性能回退而是度量口径变了2D 中目标是面积3D 中目标是体积3D 中一个点必须同时满足三个轴向都在椭球内才算覆盖体积覆盖率天然更低22–26% 是诚实的三维物理结果。同时要注意三维椭球比二维椭圆薄得多——每个锚点的包络在 3D 里更稀疏这也是后续多锚点研究R6.2.2.1见 R6_2_2_1-3d-multistatic.md中发现2D 的 N5 拐点在 3D 中不成立3D 下 N5 仅约 49%的原因。与既有研究线程的合成关系R6.2.1 不是孤立结论它与其他线程存在明确的合成关系R6.22D2D 分析完全隐藏了高度问题单独依赖 R6.2 会给安装人员错误指引R6.2.2N 锚点N5 锚点应跨高度分布而不是全部处于同一高度R6.1多散射体多散射体人体模型目前是 2D 俯视3D 人体模型头 z1.7、胸 z1.3、腿 z0.5能按高度收紧各身体部位的贡献估算R14共情家电V1 照明卧室检测睡眠者需要低锚点V3书桌认知负荷需要中高度——布点策略取决于具体家电用例ADR-029多静态感知锚点数量与布点高度都是必需的配置参数锚点位置规格应从 (x, y) 升级为 (x, y, z)R12 PABS被动结构变化检测入侵检测灵敏度继承布点覆盖率混合高度方案能同时检测站立、坐姿、躺卧的闯入者。从 tick 到 ADR-1133D 布点进入决策矩阵R6.2.1 的结论最终被 ADR-113 多静态布点策略 吸收为约束安装规范的硬规则其中与 3D 布点直接相关的关键规则包括吊顶专用安装总是失败——两锚点都在天花板时菲涅尔包络停留在天花板高度永远到不了地面附近目标必须始终保留至少一个低锚点3D 中垂直链路多样性获胜——z 方向对角线链路如 0.8 m → 1.5 m把椭球倾斜穿过多个高度层锚点高度应与目标区高度匹配——胸区目标z0.3–1.5不需要吊顶锚点全身覆盖才需要。该 ADR 同时给出了 CLI 产品化规格wifi-densepose plan-antennas支持--room W H [Z]三维房间、--target-mode {body, chest}、--freq-ghz、--n-anchors、--cog等参数与 MCP 工具规格ruview_placement_recommend。R6.2.1 的研究笔记也明确列出3D 布点搜索可以作为wifi-densepose plan-antennas的--3d旗标合入 CLI。诚实的范围限制为保证结论不被过度泛化tick-21 与研究笔记明确列出了本次实验的边界3 个目标区是对连续人体占据分布站/坐/躺的离散近似仅单链路对多锚点 3D 联合覆盖R6.2.2.1是下一步工作未建模家具遮挡与墙体反射真实房间多径通常额外贡献 5–15% 覆盖率空间分辨率 0.1 m更细分辨率会略微修正数字贪心单链路搜索全局最优可能略高在该候选规模下暴力搜索可行所有数值来自合成物理仿真而非实测台架数据ADR-113 注明真实部署可能偏移 ±5–15%。后续工作R6.2 家族R6.2.2.13D N 锚点联合覆盖——N5 拐点在 3D 下是否成立已由 R6_2_2_1-3d-multistatic.md 完成并给出否定答案R6.2.3胸区目标区R6.1 指出胸部占信号 27.6%布点应针对性覆盖胸部见 R6_2_3-chest-centric-placement.mdR6.2 产品化CLI 增加--3d旗标R12.1姿态–PABS 闭环ADR-107跨安装联邦。结论一条反直觉但可复现的布点规律R6.2.1 用可复现的纯 NumPy 实验给出了一条对 DIY WiFi 传感部署极具实操价值的规律布点高度与水平位置同等重要单一高度水平链路必然在垂直维度上失明。全吊顶方案 0% 覆盖率的反直觉结果其根源是菲涅尔包络关于 LOS 的对称性而一低一高的混合高度方案通过 z 方向对角链路同时覆盖多个高度层的目标区成为单链路场景下的最优选择。这一结论连同后续多锚点、胸区优化成果共同汇入 ADR-113 的 4 轴决策矩阵让安装人员可以按维度 × 目标模式 × 人数 × 场景直接查表获得布点方案。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RuView 3D 天线布点实验解析：吊顶安装覆盖率为 0%，混合高度才是最优解
RuView 3D 天线布点实验解析吊顶安装覆盖率为 0%混合高度才是最优解【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView本文围绕 RuView 在 2026-05-22 完成的 SOTA 研究循环 R6.2.13D 天线布点扩展展开在一个 5×5×2.5 m 的真实 3D 房间模型上用纯 NumPy 的 3D 菲涅尔椭球前向模型量化对比桌面高度、墙面挂装、全吊顶、混合高度四种布点策略得到反直觉的结论——全吊顶安装的覆盖率为 0%而一低一高的混合高度布点获得 25.7% 的最佳覆盖率。读完本文你将掌握 3D 菲涅尔椭球的判定公式与脚本实现、各策略的逐区域覆盖率明细以及按使用场景睡眠监测、站立监测、多锚点选择天线高度配方的完整方法。从 2D 到 3DR6.2.1 要解决什么问题RuView 的传感链路研究R6 菲涅尔前向模型指出一条 5 m 的 WiFi 链路上真正承载人体占据信号的是以 Tx–Rx 连线为轴、宽约 40 cm 的菲涅尔椭球区域椭球之外主要是多径边缘噪声。在此基础上R6.2 二维天线布点 用 2D 椭圆模型做过一轮搜索发现随意摆放与最优摆放之间存在93 倍的覆盖率差距并给出对角线穿房的 2D 建议。但 2D 模型有一个明显的盲区它完全没有考虑高度维度。真实的人体占据高度分布在 0–1.8 m躺 0.3–0.6 m、坐 0.5–1.2 m、站 1.0–1.7 m而真实的 WiFi 设备通常出现在桌面约 0.8 m、墙面挂装约 1.5 m或天花板吊装约 2.5 m。R6.2.1 正是把 2D 椭圆推广为 3D 椭球把目标区域从面积升级为体积并显式加入吊顶候选点回答一个 DIY 部署中非常常见的问题天线装在哪个高度才真正覆盖到人所在的高度该 tick 的完整记录见 tick-21配套研究笔记见 R6_2_1-3d-placement.md可复现实验位于 examples/research-sota/02-placement/r6_2_1_3d_placement.py。实验设置3D 菲涅尔椭球 三个三维目标区物理模型椭球判定公式3D 场景下第一菲涅尔区是一个以 Tx、Rx 为焦点的长椭球prolate ellipsoid。设波长为 λTx 与 Rx 的直线距离为 d则空间中任意一点 p 位于第一菲涅尔椭球内部的充要条件为|Tx − p| |p − Rx| ≤ d λ/2即经该点的反射路径长度与直达路径长度之差不超过半个波长。链路中点处的横向半径近似为b ≈ √(d·λ) / 2在 2.4 GHzλ 12.5 cm、5 m 链路上这一横向半径约为39 cm——该包络以 LOS 连线为轴呈对称分布。这一判定逻辑在源码中直接体现为 in_first_fresnel_3d 函数def in_first_fresnel_3d(p, tx, rx, wavelength): r1 np.linalg.norm(p - tx, axis1) r2 np.linalg.norm(p - rx, axis1) direct np.linalg.norm(tx - rx) return (r1 r2) (direct wavelength / 2)随后 coverage_3d 函数 以 0.1 m 分辨率对每个目标区做体素栅格化meshgrid 采样统计落在椭球内的点占比得到逐区域覆盖率与总体覆盖率。房间、目标区与候选布点策略实验房间为 5×5×2.5 m2.4 GHz 载频定义三个互不重叠的三维目标区模拟躯干占据的高度带目标区空间范围 (m)含义bed床(1.5, 0.5, 0.3)–(3.5, 2.0, 0.6)躺卧低高度chair椅(3.5, 3.5, 0.5)–(4.3, 4.3, 1.2)坐姿中高度standing站立区(0.5, 3.5, 1.0)–(1.5, 4.5, 1.7)站立上高度候选天线位置由四种策略生成见 gen_candidates 函数策略z_options (m)挂载面候选点数 / 评估对数desk-height桌面高度[0.8]四墙40 / 736wall-mount墙面挂装[1.5]四墙40 / 736ceiling全吊顶[2.5]天花网格100 / 4608wall ceiling混合[0.8, 1.5, 2.5]任意201 / 19464搜索采用贪心单链路greedy single-pair对同一策略内的候选点两两配对跳过距离 1 m 的对逐对计算总体覆盖率并保留最优 (Tx, Rx)。由于候选规模有限最大约 2 万对暴力搜索在该尺度下完全可行。头条结论全吊顶覆盖率为 0%混合高度最优运行脚本python3 examples/research-sota/02-placement/r6_2_1_3d_placement.py默认输出到examples/research-sota/r6_2_1_3d_results.json后四种策略的总体覆盖率对比为策略总体覆盖率Desk-height0.8 m 墙面22.2%Wall-mount1.5 m 墙面17.4%Ceiling-only2.5 m 全吊顶网格0.0%Wall Ceiling混合高度25.7% ← 最优混合策略相对桌面高度策略的提升为15.8%结果文件 headline.mixed_lift_over_desk_pct 中记录为 15.82。完整逐策略、逐区域数据可核对 r6_2_1_3d_results.json。物理机制为什么全吊顶必然失败吊顶策略的失败不是数值巧合而是几何必然。当 Tx 与 Rx 都在 2.5 m 高度、LOS 水平时菲涅尔椭球包络以 LOS 为轴垂直方向以 2.5 m 为中心纵向覆盖约2.1–2.9 m目标区分布在 0.3–1.7 m整体低于包络下缘0.4–2.0 m39 cm 的横向半径关于 LOS 对称意味着任意单一高度的水平链路其包络都只集中在该高度附近无法触及其他高度的目标。这正是 R6.1多散射体前向模型见 R6_1-multiscatterer-forward-model.md中on-LOS 简并on-LOS degeneracy的 3D 版本——只不过在 3D 场景下问题变成了on-ceiling 简并水平链路在垂直维度上感知能力归零。结果文件同样证实了这一点吊顶策略对 bed、chair、standing 三个区域的覆盖率全部为 0.0%即使用 4608 对链路穷举也找不到任何一条能触及地面附近目标的链路。混合高度为何胜出z 方向的对角链路最优混合方案为Tx 在 (5.0, 4.0, 0.8)桌面高度 Rx 在 (0.0, 4.0, 1.5)墙面挂装。这条链路不仅在水平面内跨房对角更在z 方向同样倾斜——菲涅尔椭球随之被倾斜穿过多层高度同时覆盖椅区z0.5–1.2与站立区z1.0–1.7。垂直链路多样性vertical link diversity正是 2D 分析遗漏的 3D 核心洞察。值得注意的是逐区域数据揭示了更细的层次见结果文件 best_per_zone策略bedchairstandingDesk-height10.4%80.6%0.0%Wall-mount0.0%0.0%51.0%Ceiling-only0.0%0.0%0.0%混合最优对0.0%48.4%44.3%单一高度策略各有偏科桌面高度只能照顾坐姿80.6%挂装高度只能照顾站立51%而床区只有低链路能触及桌面高度的 10.4%。混合策略虽然牺牲了床区0%却在坐姿与站立两个区域取得均衡覆盖总体最优。这也为后续按场景选择配方提供了依据——如果你最关心的是床上睡眠监测两个锚点都应放低0.5–0.8 m。安装指南升级按场景的 3D 高度配方tick-21 与 R6_2_1-3d-placement.md 共同给出可直接落到安装流程的高度配方表使用场景3D 布点配方单 Tx–Rx 对一低桌面约 0.8 m 一高墙面约 1.5 m对墙4 锚点多静态R6.2.22× 低角落 2× 高对角角落5 锚点R6.2.2 拐点0.8 / 1.5 m 混合 1 个吊顶2.5 m提供俯视覆盖仅床睡眠监测双低0.5–0.8 m床两侧对放仅站立健身房、厨房双高1.5 m禁止双锚点全吊顶且无低锚点换算成对安装指导的三条硬规则高度与水平位置同等重要。混合高度相对纯桌面高度提升 15.8%吊顶不能单独使用。若多锚点方案引入吊顶锚点必须同时保留至少一个低高度锚点把包络拉到地面附近的占据区床边感知必须用低锚点。床区 z0.3–0.6 m 只能被低链路覆盖高挂天线完全错过床体。为什么覆盖率数字低于 R6.2 的 51%R6.2 的 2D 最优覆盖率为 51.1%而 3D 下各策略只有 22–26%。这不是性能回退而是度量口径变了2D 中目标是面积3D 中目标是体积3D 中一个点必须同时满足三个轴向都在椭球内才算覆盖体积覆盖率天然更低22–26% 是诚实的三维物理结果。同时要注意三维椭球比二维椭圆薄得多——每个锚点的包络在 3D 里更稀疏这也是后续多锚点研究R6.2.2.1见 R6_2_2_1-3d-multistatic.md中发现2D 的 N5 拐点在 3D 中不成立3D 下 N5 仅约 49%的原因。与既有研究线程的合成关系R6.2.1 不是孤立结论它与其他线程存在明确的合成关系R6.22D2D 分析完全隐藏了高度问题单独依赖 R6.2 会给安装人员错误指引R6.2.2N 锚点N5 锚点应跨高度分布而不是全部处于同一高度R6.1多散射体多散射体人体模型目前是 2D 俯视3D 人体模型头 z1.7、胸 z1.3、腿 z0.5能按高度收紧各身体部位的贡献估算R14共情家电V1 照明卧室检测睡眠者需要低锚点V3书桌认知负荷需要中高度——布点策略取决于具体家电用例ADR-029多静态感知锚点数量与布点高度都是必需的配置参数锚点位置规格应从 (x, y) 升级为 (x, y, z)R12 PABS被动结构变化检测入侵检测灵敏度继承布点覆盖率混合高度方案能同时检测站立、坐姿、躺卧的闯入者。从 tick 到 ADR-1133D 布点进入决策矩阵R6.2.1 的结论最终被 ADR-113 多静态布点策略 吸收为约束安装规范的硬规则其中与 3D 布点直接相关的关键规则包括吊顶专用安装总是失败——两锚点都在天花板时菲涅尔包络停留在天花板高度永远到不了地面附近目标必须始终保留至少一个低锚点3D 中垂直链路多样性获胜——z 方向对角线链路如 0.8 m → 1.5 m把椭球倾斜穿过多个高度层锚点高度应与目标区高度匹配——胸区目标z0.3–1.5不需要吊顶锚点全身覆盖才需要。该 ADR 同时给出了 CLI 产品化规格wifi-densepose plan-antennas支持--room W H [Z]三维房间、--target-mode {body, chest}、--freq-ghz、--n-anchors、--cog等参数与 MCP 工具规格ruview_placement_recommend。R6.2.1 的研究笔记也明确列出3D 布点搜索可以作为wifi-densepose plan-antennas的--3d旗标合入 CLI。诚实的范围限制为保证结论不被过度泛化tick-21 与研究笔记明确列出了本次实验的边界3 个目标区是对连续人体占据分布站/坐/躺的离散近似仅单链路对多锚点 3D 联合覆盖R6.2.2.1是下一步工作未建模家具遮挡与墙体反射真实房间多径通常额外贡献 5–15% 覆盖率空间分辨率 0.1 m更细分辨率会略微修正数字贪心单链路搜索全局最优可能略高在该候选规模下暴力搜索可行所有数值来自合成物理仿真而非实测台架数据ADR-113 注明真实部署可能偏移 ±5–15%。后续工作R6.2 家族R6.2.2.13D N 锚点联合覆盖——N5 拐点在 3D 下是否成立已由 R6_2_2_1-3d-multistatic.md 完成并给出否定答案R6.2.3胸区目标区R6.1 指出胸部占信号 27.6%布点应针对性覆盖胸部见 R6_2_3-chest-centric-placement.mdR6.2 产品化CLI 增加--3d旗标R12.1姿态–PABS 闭环ADR-107跨安装联邦。结论一条反直觉但可复现的布点规律R6.2.1 用可复现的纯 NumPy 实验给出了一条对 DIY WiFi 传感部署极具实操价值的规律布点高度与水平位置同等重要单一高度水平链路必然在垂直维度上失明。全吊顶方案 0% 覆盖率的反直觉结果其根源是菲涅尔包络关于 LOS 的对称性而一低一高的混合高度方案通过 z 方向对角链路同时覆盖多个高度层的目标区成为单链路场景下的最优选择。这一结论连同后续多锚点、胸区优化成果共同汇入 ADR-113 的 4 轴决策矩阵让安装人员可以按维度 × 目标模式 × 人数 × 场景直接查表获得布点方案。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考