I detta papper presenterar vi Hapi, ett nytt system som använder off-the-shelf standard WiFi för att ge pseudo-3D inomhus lokalisering-det uppskattar användarens golv och hennes 2D plats på det golvet. Hapi är kalibreringsfri och kräver endast byggnadens golvplan och dess WIFI AP:s installationsplats för installation. Vår analys visar att även om en användare kan höra AP från närbelägna golv samt från hennes golv, kommer hon vanligtvis bara att få signaler från rumsligt närmare AP i avlägsna golv, jämfört med AP i hennes golv. Detta beror på signaldämpning av golv/tak tillsammans med 3D-avståndet mellan AP och användaren. Hapi utnyttjar denna observation för att uppnå exakta och robusta lokaliseringsberäkningar. En djuplärande metod föreslås för att identifiera användarens golv. Därefter används det identifierade golvet tillsammans med användarens synliga AP från alla våningar för att uppskatta hennes 2D-plats genom en ny RSS-Rank Gaussian-baserad metod. Dessutom presenterar vi en regressionsbaserad metod för att förutsäga Hapis platsuppskattningars kvalitet och använda den inom ett Kalmanfilter för att ytterligare förfina noggrannheten. Våra utvärderingsresultat, från installation på olika Android-enheter över 6 månader med 13 försökspersoner i 5 olika upp till 9 våningars flervåningshus, visar att Hapi kan identifiera användarens exakta golv upp till 95,2 % av tiden och hennes 2D-plats med en mediannoggrannhet på 3,5 m, vilket ger 52,1 % respektive 76,0 % förbättring jämfört med relaterade kalibreringsfria state-of-the-art-system.
I REF föreslås ett annat system som använder barometriska tryckdata för att identifiera användarens golv.
Hapi: A Robust Pseudo-3D Calibration-Free WiFi-based Indoor Localization System
{'venue': "MobiQuitous '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}