Wi-Fiのサブキャリアごとの振幅と位相の変化を記録したデータ。802.11bfセンシングの中核であり、人の動きや呼吸など微細な環境変化を検知する基盤となる。
CSI（Channel State Information）は、Wi-Fi通信における各サブキャリアの振幅と位相の変化を記録したデータです。従来はチャネル品質の推定や通信最適化のために利用されてきましたが、802.11bf ではこのデータをセンシング（空間認識）に転用します。
人が部屋の中を歩くと電波の反射パターンが変わり、CSI の数値に微小な変動が生じます。この変動パターンを機械学習モデルで解析することで、在室検知・動線追跡・呼吸モニタリングといった応用が可能になります。カメラを使わないため、プライバシー性に優れる点が大きな利点です。
OFDM 方式の Wi-Fi では数十〜数百のサブキャリアが存在し、それぞれが独立した CSI 値を持つため、空間の変化を高次元で捉えられます。NDP（Null Data Packet）を定期送信して CSI を連続取得し、時系列の変化を分析するのが一般的な手法です。