AoA-aware Probabilistic Indoor Location Fingerprinting using Channel State Information

With expeditious development of wireless communications, location fingerprinting (LF) has nurtured considerable indoor location based services (ILBSs) in the field of Internet of Things (IoT). For most pattern-matching based LF solutions, previous works either appeal to the simple received signal strength (RSS), which suffers from dramatic performance degradation due to sophisticated environmental dynamics, or rely on the fine-grained physical layer channel state information (CSI), whose intricate structure leads to an increased computational complexity. Meanwhile, the harsh indoor environment can also breed similar radio signatures among certain predefined reference points (RPs), which may be randomly distributed in the area of interest, thus mightily tampering the location mapping accuracy. To work out these dilemmas, during the offline site survey, we first adopt autoregressive (AR) modeling entropy of CSI amplitude as location fingerprint, which shares the structural simplicity of RSS while reserving the most location-specific statistical channel information. Moreover, an additional angle of arrival (AoA) fingerprint can be accurately retrieved from CSI phase through an enhanced subspace based algorithm, which serves to further eliminate the error-prone RP candidates. In the online phase, by exploiting both CSI amplitude and phase information, a novel bivariate kernel regression scheme is proposed to precisely infer the target's location. Results from extensive indoor experiments validate the superior localization performance of our proposed system over previous approaches

Application des techniques d'apprentissage à la géolocalisation par radio fingerprint

The objective of this thesis is to improve the localization precision in indoor environments where GPS signal is weak or non‐existent. The originality of the research lies in the design of indoor localization system based on radio signals received from external sources. In this work, real measurements of received GSM signals were used. Given the difficulties associated with these experimental procedures (uncertainty and noise related to the measurements), the first part of the thesis is dedicated to their description. The processing and interpretation of radio GSM measurements in a real propagation environment were a challenge in this study. Indeed, all carriers of the GSM network were considered with no a priori hypothesis made regarding their relevance. The second part of this thesis then describes a study of relevance, as well as the statistical learning approaches (supervised and semi‐supervised) which were implemented to predict positions from the measurements. A choice of learning method was made based on the studies conducted on these measurements. The promising room‐level localization performance reached in this thesis demonstrates clearly that good quality indoor localization can be obtained by applying a machine learning strategy to GSM radio fingerprints.L'objectif de la thèse est d'améliorer la précision de localisation des personnes (ou objets) dans les environnements où le signal GPS est faible, voire inexistant, par exemple à l'intérieur de bâtiments. L'originalité de ce travail est d'utiliser des signaux radio reçus de sources extérieures pour effectuer la localisation à l'intérieur des bâtiments. Durant ce travail, des mesures des puissances reçues ont été effectuées dans diverses conditions. Étant données les difficultés liées aux processus expérimentaux (incertitude et bruit liés aux mesures), ce dernier point a constitué une première partie de ce travail de thèse. Le traitement et l'interprétation des mesures des puissances de signaux radio dans un environnement de propagation instable ont été un véritable défi durant cette étude. En effet, toutes les porteuses du réseau GSM ont été considérées et aucune hypothèse n'a été posée, à priori, sur leurs pertinences. Une seconde partie de la thèse a été justement consacrée à l'estimation de ces pertinences. Le problème de la détermination de la pièce dans laquelle se trouve le mobile a été considéré comme un problème de classification automatique : des méthodes d'apprentissage statistique (supervisé et semi‐supervisé) ont donc été mises en oeuvre. Le choix des méthodes utilisées a été fait sur la base des études menées sur les mesures des puissances. Des performances très satisfaisantes ont été obtenues, dans les pièces de deux bâtiments différents. Ces résultats ont ainsi confirmé l'apport des méthodes d'apprentissage statistique au problème de localisation par fingerprints

Application des techniques d'apprentissage à la géolocalisation par radio fingerprint

L objectif de la thèse est d améliorer la précision de localisation des personnes (ou objets) dans les environnements où le signal GPS est faible, voire inexistant, par exemple à l intérieur de bâtiments. L originalité de ce travail est d utiliser des signaux radio reçus de sources extérieures pour effectuer la localisation à l intérieur des bâtiments. Durant ce travail, des mesures des puissances reçues ont été effectuées dans diverses conditions. Étant données les difficultés liées aux processus expérimentaux (incertitude et bruit liés aux mesures), ce dernier point a constitue une première partie de ce travail de thèse. Le traitement et l interprétation des mesures des puissances de signaux radio dans un environnement de propagation instable ont été un véritable défi durant cette étude. En effet, toutes les porteuses du réseau GSM ont été considérées et aucune hypothèse n a été posée, à priori, sur leurs pertinences. Une seconde partie de la thèse a été justement consacrée à l estimation de ces pertinences. Le problème de la détermination de la pièce dans laquelle se trouve le mobile a été considéré comme un problème de classification automatique : des méthodes d apprentissage statistique (supervisé et semi-supervisé) ont donc été mises en œuvre. Le choix des méthodes utilisées a été fait sur la base des études menées sur les mesures des puissances. Des performances très satisfaisantes ont été obtenues, dans les pièces de deux bâtiments différents. Ces résultats ont ainsi confirmé l apport des méthodes d apprentissage statistique au problème de localisation par fingerprintsPARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF

Blind Channel Estimation and Interference Management in MIMO/OFDM Uplink Communication

This paper addresses two majors problems in today?s wireless network using MIMO-OFDM. In fact, the performances of such a network depend on the interference management and on the equalization. These two problems are closely linked to channel estimation algorithms. In this paper, we propose a resource sharing scenario combined with a blind channel estimation algorithm based on fourth order statistics of the received signal. The proposed scheme is compared to the existing T/OFDM scenario and simulation results show its outperformance

Statistical Approach to Estimating Audience from MAC-Randomized WiFi Probe Requests

In the past few years, the ability of wireless network operators to monitor audience using control frames emitted by client devices has been compromised, both by legislation treating client MAC addresses as private information and by the difficulty of distinguishing genuine client frames from those arising from the Internet of Things or from certain enhanced services. Here, a deterministic model, based on characteristics of human activity and on seasonal trends, is used to reveal underlying client statistics in raw MAC-randomized WiFi Probe Request data. The method proposes a candidate conversion factor, X, between probe request counts and the client population, which offers plausible predictions on real-world datasets

Compressed Sensing-based Centralized Multiple Targets Localization

Compressed Sensing-based Centralized Multiple Targets Localizatio

Location-based Service Sharing for Smart Museum

International audienc

Full-Band GSM Fingerprints for Indoor Localization Using a Machine Learning Approach

Indoor handset localization in an urban apartment setting is studied using GSM trace mobile measurements. Nearest-neighbor, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, and Gaussian Process classifiers are compared. The linear Support Vector Machine provides mean room classification accuracy of almost 98% when all GSM carriers are used. To our knowledge, ours is the first study to use fingerprints containing all GSM carriers, as well as the first to suggest that GSM can be useful for localization of very high performance

LoRa Based Indoor Localization

International audienc