Localización interior precisa en 3-D basada en mediciones de tiempo fino de Wi-Fi y sensores integrados

Cada vez más aplicaciones de servicios basados en ubicación conducen al desarrollo de tecnología de posicionamiento interior. Como parte del ecosistema de Internet de las Cosas, la mayoría de los algoritmos de posicionamiento interior existentes se aplican a situaciones específicas, por ejemplo, navegación peatonal y detección de objetivos. Para satisfacer el requisito de localización interior de alta precisión, el IEEE 802.11 incluyó el protocolo de medición de tiempo fino de Wi-Fi (FTM) en 2016, que proporciona un enfoque novedoso para la medición de distancias entre el terminal móvil y el punto de acceso Wi-Fi (AP). Este artículo propone un algoritmo de localización interior precisa en 3-D basado en Wi-Fi FTM y sensores integrados de smartphone (3D-WFBS). Se utiliza un filtro de Kalman extendido adaptativo (AEKF) para estimar la dirección y velocidad de caminata en tiempo real del peatón, y la indicación de fuerza de señal recibida y el tiempo de ida y vuelta recopilados de los AP de Wi-Fi se combinan para la detección de proximidad y proporcionar resultados de distancia más precisos. Además, se aplica un filtro de partículas no acentuadas para fusionar los resultados de AEKF, detección de proximidad y medición de distancias de Wi-Fi. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el método de navegación muerta existente y otros métodos de fusión, el algoritmo propuesto 3D-WFBS demuestra lograr una precisión de posicionamiento interior a nivel de metro en escenas interiores típicas.