LiFS: Low Human-Effort, Device-Free Localization with Fine-Grained Subcarrier Information

Wi-Fi设备上实现。与以前的基于COTS设备的工作不同，LiFS能够准确地定位目标

副载波上的CSI进行精确定位

LiFS分别在视距（LoS）和非视距（NLoS）场景中实现了0.5 m和1.1m的中位精度，超过了最新的state-of-the-art系统。除了单目标定位外，LiFS还能够区分出两个稀疏位置的目标，并将其精确定位。

传统的无设备定位系统（或方法）主要基于粗粒度RSS signaturesresulting in a limited localization accuracy因此，如果收发器（如移动电话）的位置发生变化，则会出现较大的本地化错误，因为Wi-Fi链路的更改将导致数据库中的打印不匹配测量的CSI读数。

LiFS不依赖于详尽的打印数据库，只需要在收发器之间进行基线测量。

CSI预处理方法来大大减少多径和硬件噪声造成的副载波

通过方程约束可以定位位置收发器和目标

 

相关工作

RSS本质上是一个粗略的测量[9]，强多径使问题更加糟糕[39]。CSI测量在每个子载波上提供更多的细粒度信息，具有幅度和相位信息，用于无源探测。

With enough transceiver pairs, LiFS candetermine the locations of both the unknown transceivers and the target,eliminating the necessity of knowing all the transceivers’ locations.

 

系统总览

LiFS由以下四个模块组成，如图2所示：

CSI收集模块 粗糙位置估计模块 CSI预处理模块目标定位模块

 

背景介绍

信道状态信息测量 ofdm通信正交子载波上传输信号 Y（f）= H（f）×X（f）

能量衰弱模型 位置：Then, the coordinates of thetransmitter i, receiver j and the target are referred to as Ci, Cj and Ct,respectively. Then the wireless link

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ij between transmitter i and receiver j has a length of dij=(Ci −Cj)T(Ci −Cj).

根据无线通信原理[21]，两个收发器之间的功率衰落主要与传播衰落，衰落衰落和目标吸收衰落有关。

传播衰弱：发射机与接收机距离造成的衰弱：Lij = 10log[ λ2/(16π2d2ij)].

衍射衰弱：The radius of the circular crosssection of the FFZ is given by r1 =(λ·dit ·djt)/dij.

                     Dijtis a function of the distances from the target to transmitter i and receiver j,which is given by: Dijt = 20log√2 2 ·∞ v exp(−J·πz2 2 )dz, (3) where v =ht2(dit + djt)/(λ·dit·djt)

因此，当目标位于不同位置时，有效高度总是在变化。由于目标位置是未知的，所以不可能事先预测效果高度。

目标吸收衰弱：一个奇怪函数没看懂

 

CSI预处理

能量衰弱模型显示CSI的变化与目标位置以及在FFZ中的有效高度有关，多路径相应和环境噪声也有影响、

在开阔地带和室内进行CSI测试 室内更复杂

理论值csi与实际测量值相差大

室内csi子载波可以分成三组 预期变化：类似于室外环境引起 异常变化：上升不下降室内多径传播导致 过渡变化：过渡带

通过设定阈值功率的减小时候足够大来消除子载波

如果ΔCSIeff与模拟计算的D阱匹配，则可以应用功率衰落模型来准确地估计目标的位置。

 

试验测试:图书馆 办公室 室内空房 距离设置成6米

对照实验：室外 没有多路径干扰 因此在室内变化类似于室外的定义为干净的载波

预处理n 7.25-2.02 dBm and 7.25+2.02 dBm as theground truth “clean” subcarriers.

预处理和raw CSI相比效果很好

Claim3 没看懂

 

6 系统设计

This suggests that given enough number ofclients and APs (N>3), such that MN + N(N − 1)/2> 2M + 3, there will be enough constraints to determine all the unknownlocations of both the target and the unknown clients.

优化位置确定

解方程~~GD算法 GA算法, we use a GA and GD hybrid method to obtain the solutions ofall unknowns, i.e., Cj, Ct and ht to be solved. In each iteration, GA求解GA修正

 

7 implementation

AP  测试环境硬件配置 部署设置 实验方法

8 性能评估

       当内核带宽为3时，导频执行最好，我们也在实验中使用这个设置。

我们使用预处理的CSI变化测量作为RASS的输入，并使用RASS中使用的“LIBSVM”工具[15]来定位目标。

定位精度 三个不同环境下的定位精度

对比LIFs 和 NLOS LOS 的效果

不同参数下的性能：步长客户端数量  是否移动 体型影响 两个人靠近的影响

盲区定位粗略估计位置WIFI干扰只要不频繁变化 则影响不大