MapFi: Autonomous Mapping of Wi-Fi Infrastructure for Indoor Localization

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作者
Xinyu Tong,Han Wang,Xiulong Liu,Wenyu Qu
出处
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1 被引量:17
标识
DOI:10.1109/tmc.2021.3108155
摘要

Wi-Fi CSI-based indoor localization systems can realize decimeter-level localization accuracy. However, these systems require that the location and antenna array orientation of Wi-Fi Access Point (AP) are known in advance, which makes it impractical for large-scale deployment. In this paper, we present MapFi, which can realize autonomous mapping of Wi-Fi infrastructure without labor-intensive site survey. To this end, we focus on addressing three problems. First, as there will be diverse layouts of devices and antennas with respective to numerous and heterogeneous Wi-Fi APs, we propose a general method to estimate AoA and generate the Wi-Fi map. Second, while the existing systems can provide a promising median localization accuracy, tail performance is usually far worse. Consequently, we develop a revision method to reduce tail errors. Third, when deployed in large-scale indoor environment, obstacles and long-distance communication might incur failed CSI collection. Therefore, we segment Wi-Fi APs into groups and finally merge these groups to generate the global Wi-Fi map. We conduct experiments in different scenarios to verify the proposed methods. The experimental results show that we can realize the $80\%$ localization error within $1.15m$ and $0.74m$ in office room and open space respectively, which is as accurate as localization systems requiring known Wi-Fi map.
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