作为连接物理世界与信息空间的桥梁,物联网感知技术一直是领域内的研究热点。其大致可以分为传统的传感器感知与新兴的非传感器感知（Sensorless Sensing）两类。相较于前者,后者采用更加普适与泛在的无线信号（如声学、射频与光学信号等）对纷繁复杂的物理世界进行描摹刻画。本论文所研究的基于射频（Radio Frequency,RF）信号的无线感知（Wireless Sensing）,便是指捕捉被检测目标物理状态的变化对RF信号属性产生的影响而进行感知的一种方式。近年来,无线感知技术由于其非侵入式测量、监测范围广、部署维护容易等特性,得到了广泛关注。 在诸多潜在应用场景中,面向工业环境的无线感知应用极具探索价值。首先,工业环境中的确存在数量众多、种类繁杂的真实监测需求;其次,工业环境中的感知赋能需要最小化对现有产线设备的影响。无线感知在满足监测需求的同时,既无需对产线设备改造升级,又不干扰其运行工况。然而,现有的无线感知技术,要么仅能够实现对感知量的定性检测,要么对其定量刻画的精度难以满足工业监测需求。因此,如何提升无线感知面向工业监测应用的量化感知能力亟待探究。 针对这一关键问题,本文以提升量化感知时效性、减小量化感知误差、增加量化感知信息维度三个层次,对无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）信号与毫米波（Millimeter Wave,mm Wave）信号量化感知能力的提升展开研究。主要研究内容包括:（1）基于双无源标签非对称互耦的液体泄漏量化感知:利用双RFID标签非对称互耦效应仅对标签附近液体泄漏敏感的特性,构造多源差异性信号变化模式以提升感知时效性;（2）基于毫米波反射时空几何特征的机械振动量化感知:挖掘mm Wave信号的复数域时空几何特征与微幅振动之间的关系,构建振动感知误差量化模型,并设计微米级振动感知误差控制方法;（3）基于毫米波鬼影多径反射的二维轴心轨迹量化感知:探究mm Wave对多径反射的分辨能力,利用多径反射中携带的额外观测,实现对旋转设备的亚毫米级二维轴心轨迹刻画。 实验结果表明,本文提出的各项方法分别能够:（1）提升液体泄漏监测时效性,并具有97.2%的检测准确率及10%左右的泄漏参数量化感知相对误差;（2）降低微米级振动信号波形刻画误差,具有分别小于5%与小于0.03%的振幅与频率量化感知相对误差;（3）拓展微运动信号感知维度,具有小于10um的二维轴心轨迹量化感知绝对误差。文章的最后对本文研究思路进行总结,并探讨了未来研究方向。