在Wi-Fi无线网络大量部署的背景下,基于Wi-Fi无线网络的应用技术研究越来越多。已有成熟的工具对Wi-Fi设备发送的信道状态信息（Channel State Information,CSI）进行获取,因此,对Wi-Fi相关技术的研究不再局限于传统的通信和数据传输领域,更多的利用细粒度的CSI信号对环境变化的敏感性,来进行无线感知领域的研究。图像作为最直观的信息载体,一直是人们研究的热点,传统基于电磁波的成像需要部署专用成像设备,使用场景受到设备限制,本文探讨利用广泛存在的Wi-Fi对目标物体进行成像的可能性,研究内容和成果如下:（1）由于Wi-Fi信号带宽和传输系统的局限,基于Wi-Fi信号的成像不能使用现有的雷达成像方法,因此本文在基于光学MRI成像的原理基础上,利用到达角技术结合信号强度的方法进行成像研究,结合Wi-Fi设备中易于获取的具有细粒度特性CSI信号,提出了基于CSI信号幅度的成像模型。（2）根据成像模型,对获取的原始CSI数据进行了预处理研究,包括幅度和相位两个方面。针对环境噪声和多径干扰对对原始CSI数据造成的误差,首先采用Hampel滤波器对信号离群点进行滤除,然后采用主成分分析法对数据进行降维处理,同时也进行了降噪处理,最后对于多径信号的干扰,设置设置截断阈值以仅将路径能量保持在截断阈值内,从而抑制了由多径引起的幅度测量误差;针对信号采集过程中由硬件设备导致的相位误差,用线性变换相位误差消除算法,在整个频带上消除和偏移的影响,得到了校正后波动范围较小的相位数据。（3）对预处理后的CSI信号进行角度分离。本文提出的基于Wi-Fi信号的成像算法需要对信号经目标物体到达接收阵列的方位角及仰角进行估计,从而将信号分离。针对MUSIC算法对相干信号源的角度估计失效问题,进行了空间平滑改进,经仿真验证,改进后的MUSIC算法减少了信源阵列的自由度,需要解决的相干信号数量减少,能够对信号方位角和仰角进行准确估计且精度更高。（4）基于超分辨率角度估计算法,设计本文的成像系统设计。成像系统包括干扰抑制、目标检测和成像三个模块。选择易于实现成像的金属物体进行仿真成像研究,在ANSYS系统中搭建的实验场景结合成像算法,可以的获得物体的大致轮廓。在实验场景下对金属材质的目标物进行成像,设置不同观测距离下对照实验对成像精度进行分析,并引入轮廓差异和边界关键点精度对成像精度累积误差进行评估分析,实验结果可以观测到目标物体的大致轮廓。该论文有图43幅,表5个,参考文献84篇。