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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

WiFi CSI Fingerprinting Positioning Based on User Rotation

verfasst von : Jiahao Zhang, Ming Zhang, Zuoliang Yin, Zhian Deng, Weijian Si

Erschienen in: Wireless and Satellite Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper studies the indoor fingerprinting positioning using Channel State Information (CSI) in commercial WiFi network environment. In this paper, we improve the existing indoor fingerprinting positioning method by considering the influence of human body absorption on CSI signal amplitude and collecting CSI data with user rotation at each reference location. The whole positioning process includes two stage: offline stage and online stage. In the offline stage, we extract features from the filtered CSI data of three APs at each reference location to construct CSI fingerprints. In the online stage, we first compare the feature vectors of filtered CSI data with fingerprints, and then calculate the Euclidean distance between the online CSI feature vector and fingerprints. Finally, user location will be obtained by the K Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Experiments proved the performance improvement of the proposed CSI fingerprinting positioning method.

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Metadaten
Titel
WiFi CSI Fingerprinting Positioning Based on User Rotation
verfasst von
Jiahao Zhang
Ming Zhang
Zuoliang Yin
Zhian Deng
Weijian Si
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-19153-5_27