Abstract-Forskningen om inomhuslokalisering har fått stort intresse under de senaste åren. Detta har underblåsts av allestädes närvarande distribution av elektroniska enheter utrustade med ett radiofrekvensgränssnitt (RF). Att analysera signalfluktuationerna på RF-gränssnittet kan till exempel lösa den fortfarande öppna frågan om allestädes närvarande tillförlitlig lokalisering och spårning inomhus. Enhetsbundna och enhetsfria inflygningar med anmärkningsvärd noggrannhet har rapporterats nyligen. I detta dokument presenterar vi en exakt enhetsfri passiv (DfP) inomhusplatsspårningssystem som antar kanalstatsinformation (CSI) avläsningar från off-the-shelf WiFi 802.11n trådlösa kort. De finkorniga subkanalmätningar för flera ingångsmultipel ortogonal frekvensdivision multiplexing PHY lagerparametrar utnyttjas för att förbättra lokalisering och spårning noggrannhet. För att möjliggöra exakt positionering i närvaro av tunga multipateffekter i belamrade inomhusscenarier validerar vi experimentellt oförutsägbarheten av CSI-mätningar och föreslår en probabilistisk fingeravtrycksbaserad teknik som en korrekt lösning. Vårt schema ökar ytterligare lokaliseringseffektiviteten genom att använda huvudkomponentanalys för att filtrera de mest relevanta vektorerna. Dessutom, med Bayesian filtrering, spårar vi kontinuerligt banan för ett rörligt ämne. Vi har utvärderat vårt systems prestanda i fyra inomhusmiljöer och jämfört det med toppmoderna indoor localization system. Våra experimentella resultat visar att denna komplexa kanalinformation möjliggör mer exakt lokalisering av icke utrustade individer.
I REF, CSI-avläsningar härrör från off-the-shälf WiFi IEEE 802.11n trådlösa kort som kan ge finkorniga OFDM subcarrier radiomätningar över flera antenner.
Accurate Location Tracking From CSI-Based Passive Device-Free Probabilistic Fingerprinting
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}