Система позиционирования Wi-Fi

Система позиционирования Wi-Fi ( WPS , WiPS или WFPS ) — это система геолокации , которая использует характеристики близлежащих точек доступа Wi-Fi, чтобы определить, где находится устройство. ^{[ 1 ]}

Он используется там, где спутниковая навигация, такая как GPS, неадекватна по различным причинам, включая многолучевое распространение и блокировку сигнала в помещении, или когда определение местоположения спутника может занять слишком много времени. ^{[ 2 ]} К таким системам относятся вспомогательные GPS, городские службы позиционирования через базы данных точек доступа и системы позиционирования внутри помещений . ^{[ 3 ]} Позиционирование Wi-Fi использует преимущества быстрого роста в начале 21 века точек беспроводного доступа в городских районах. ^{[ 4 ]}

Самый распространенный метод позиционирования с использованием точек беспроводного доступа основан на грубом приближении мощности принимаемого сигнала ( индикатор уровня принимаемого сигнала , или RSSI ) и методе «отпечатков пальцев». ^{[ 5 ]}^{[ 6 ]}^{[ 7 ]} Обычно точка беспроводного доступа идентифицируется по ее SSID и MAC-адресу , и эти данные сравниваются с базой данных предполагаемых местоположений идентифицированных таким образом точек доступа. Точность зависит от точности базы данных (например, если точка доступа переместилась, ее запись будет неточной), а точность зависит от количества обнаруженных близлежащих точек доступа с (точными) записями в базе данных и точности этих записей. База данных о местоположении точек доступа заполняется путем сопоставления данных о местоположении мобильного устройства (определенных другими системами, такими как Galileo или GPS) с MAC-адресами точек доступа Wi-Fi. ^{[ 8 ]} Возможные колебания сигнала, которые могут возникнуть, могут увеличить ошибки и неточности на пути пользователя. Чтобы минимизировать колебания принимаемого сигнала, можно применить определенные методы фильтрации шума.

В случае низкой точности были предложены некоторые методы объединения трасс Wi-Fi с другими источниками данных, такими как географическая информация и временные ограничения (т. е. география времени ). ^{[ 9 ]}

Мотивация и приложения

Точная локализация в помещении становится все более важной для устройств на базе Wi-Fi из-за более широкого использования дополненной реальности , социальных сетей , мониторинга здравоохранения, персонального отслеживания, контроля запасов и других приложений, определяющих местоположение в помещении . ^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}

В беспроводной безопасности это важный метод, используемый для обнаружения и сопоставления несанкционированных точек доступа . ^{[ 12 ]}^{[ 13 ]}

Популярность и низкая цена сетевых карт Wi-Fi являются привлекательным стимулом для использования Wi-Fi в качестве основы для системы локализации, и за последние 15 лет в этой области были проведены значительные исследования. ^{[ 5 ]}^{[ 7 ]}^{[ 14 ]}

Постановка задачи и основные понятия

Задача локализации устройства в помещении с помощью Wi‑Fi заключается в определении положения клиентских устройств относительно точек доступа. Для достижения этой цели существует множество методов, и их можно классифицировать на основе четырех различных критериев, которые они используют: индикация уровня принятого сигнала ( RSSI ), снятие отпечатков пальцев , угол прихода ( AoA ) и время прохождения ( ToF ). ^{[ 14 ]}^{[ 15 ]}

В большинстве случаев первым шагом для определения положения устройства является определение расстояния между целевым клиентским устройством и несколькими точками доступа. При известных расстояниях между целевым устройством и точками доступа можно использовать алгоритмы трилатерации для определения относительного положения целевого устройства. ^{[ 11 ]} используя известное положение точек доступа в качестве ориентира. Альтернативно, углы прибытия сигналов на целевое клиентское устройство могут использоваться для определения местоположения устройства на основе алгоритмов триангуляции . ^{[ 14 ]}

Комбинация этих методов может использоваться для повышения точности системы. ^{[ 14 ]}

Техники

Уровень сигнала

Методы локализации RSSI основаны на приблизительном измерении относительной мощности сигнала на клиентском устройстве от нескольких различных точек доступа, а затем объединении этой информации с моделью распространения для определения расстояния между клиентским устройством и точками доступа. Методы трилатерации (иногда называемые мультилатерацией) можно использовать для расчета предполагаемого положения клиентского устройства относительно ожидаемого положения точек доступа. ^{[ 11 ]}^{[ 14 ]}

Хотя это один из самых дешевых и простых в реализации методов, его недостатком является то, что он не обеспечивает очень хорошую точность (в среднем 2–4 м), поскольку измерения RSSI имеют тенденцию колебаться в зависимости от изменений в окружающей среде или замираний из-за многолучевого распространения . ^{[ 5 ]}

Cisco использует RSSI для обнаружения устройств через свои точки доступа. Точки доступа собирают данные о местоположении и обновляют местоположение в облаке Cisco под названием Cisco DNA Spaces . ^{[ 16 ]}

Выборка Монте-Карло

Выборка Монте-Карло — это статистический метод, используемый при картировании Wi-Fi внутри помещений для оценки местоположения беспроводных узлов. Этот процесс включает в себя создание карт мощности беспроводного сигнала с использованием двухэтапного параметрического и основанного на измерениях подхода трассировки лучей. Это объясняет характеристики поглощения и отражения различных препятствий в помещении. ^{[ 17 ]}

Затем оценки местоположения вычисляются с использованием байесовской фильтрации на наборах выборок, полученных методом выборки Монте-Карло. Было обнаружено, что этот метод обеспечивает хорошие оценки местоположения пользователей с точностью до помещения, используя показания индикации уровня принятого сигнала (RSSI) от одной точки доступа. ^{[ 18 ]}

Отпечатки пальцев

Традиционный метод снятия отпечатков пальцев также основан на RSSI, но он просто основан на регистрации уровня сигнала от нескольких точек доступа в радиусе действия и сохранении этой информации в базе данных вместе с известными координатами клиентского устройства в автономном режиме. Эта информация может быть детерминированной ^{[ 5 ]} или вероятностный. ^{[ 7 ]} На этапе онлайн-отслеживания текущий вектор RSSI в неизвестном местоположении сравнивается с вектором, сохраненным в отпечатке пальца, и ближайшее совпадение возвращается в качестве предполагаемого местоположения пользователя. Такие системы могут обеспечить среднюю точность 0,6 м и хвостовую точность 1,3 м. ^{[ 14 ]}^{[ 19 ]}

Его основным недостатком является то, что любые изменения в окружающей среде, такие как добавление или удаление мебели или зданий, могут изменить «отпечаток пальца», соответствующий каждому местоположению, что потребует обновления базы данных отпечатков пальцев. Однако интеграцию с другими датчиками, такими как камеры, можно использовать, чтобы справиться с меняющейся средой. ^{[ 20 ]}

Угол прибытия

Линейная решетка антенн, принимающих сигнал. Разность фазового сдвига принятого сигнала, поступающего на антенны, одинаково разделенные расстоянием «d», используется для расчета угла прихода сигнала. ^{[ 14 ]}

С появлением интерфейсов MIMO Wi-Fi, использующих несколько антенн, появилась возможность оценивать угол наклона многолучевых сигналов, принимаемых антенными решетками в точках доступа, и применять триангуляцию для расчета местоположения клиентских устройств. СпотФай, ^{[ 14 ]} МассивТрек ^{[ 10 ]} и LTEye ^{[ 21 ]} предлагаются решения, использующие этот вид техники.

Типичное вычисление угла атаки выполняется с помощью алгоритма MUSIC . Предполагая, что антенная решетка $M$ антенны, расположенные на равном расстоянии друг от друга $d$ и сигнал, поступающий на антенную решетку через $L$ пути распространения, дополнительное расстояние $d\sin \theta$ проходит сигнал, чтобы достичь второй антенны решетки. ^{[ 14 ]}

Учитывая, что $k$ -й путь распространения приходит с углом $\theta _{k}$ относительно нормали антенной решетки точки доступа, $\gamma _{k}$ — затухание, испытываемое на любой антенне решетки. Затухание одинаково для каждой антенны, за исключением фазового сдвига, который меняется для каждой антенны из-за дополнительного расстояния, проходимого сигналом. Это означает, что сигнал поступает с дополнительной фазой

$-2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta )\cdot (f/c)\cdot (2-1)$

на второй антенне и

$-2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta )\cdot (f/c)\cdot (m-1)$

в $m$ -я антенна. ^{[ 14 ]}

Следовательно, следующую комплексную экспоненту можно использовать как упрощенное представление фазовых сдвигов, испытываемых каждой антенной, в зависимости от угла атаки пути распространения: ^{[ 14 ]}

$\phi (\theta _{k})=\exp(-j\cdot 2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta _{k})\cdot f/c)$

Тогда AoA можно выразить как вектор ${\vec {a}}(\theta _{k})\gamma _{k}$ принимаемых сигналов из-за $k$ -й путь распространения, где ${\vec {a}}(\theta _{k})$ - вектор рулевого управления, определяемый формулой: ^{[ 14 ]} ${\vec {a}}(\theta _{k})=[1,\ \phi (\theta _{k}),\ \dots ,\ \phi (\theta _{k})^{M-1}]^{T}$ Для каждого пути распространения имеется один вектор управления, а матрица управления $\mathbf {A}$ (размеров $M\cdot L$ ) тогда определяется как: ^{[ 14 ]} $\mathbf {A} =[{\vec {a}}(\theta _{1}),\dots ,{\vec {a}}(\theta _{L})]$ и полученный вектор сигнала ${\vec {x}}$ является: ^{[ 14 ]} ${\vec {x}}=\mathbf {A} {\vec {\Gamma }}$ где ${\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]$ векторное комплексное затухание вдоль $L$ пути. ^{[ 14 ]} OFDM передает данные по множеству разных поднесущих, поэтому измеренные полученные сигналы ${\vec {x}}$ соответствующие каждой поднесущей образуют матрицу $\mathbf {X}$ выражается как: ^{[ 14 ]} $\mathbf {X} =[{\vec {x}}_{1}\dots {\vec {x}}_{L}]=\mathbf {A} [{\vec {\Gamma }}_{1}\dots {\vec {\Gamma }}_{L}]=\mathbf {AF}$ Матрица $\mathbf {X}$ задается матрицей информации о состоянии канала ( CSI ), которую можно извлечь из современных беспроводных карт с помощью специальных инструментов, таких как Linux 802.11n CSI Tool. ^{[ 22 ]}

Именно здесь применяется алгоритм MUSIC , сначала вычисляя собственные векторы $\mathbf {X} \mathbf {X} ^{H}$ (где $\mathbf {X} ^{H}$ является сопряженным транспонированием $\mathbf {X}$ ) и используя векторы, соответствующие нулевому собственному значению, для вычисления управляющих векторов и матрицы $\mathbf {A}$ . ^{[ 14 ]} Затем AoAs можно вывести из этой матрицы и использовать для оценки положения клиентского устройства посредством триангуляции .

Хотя этот метод обычно более точен, чем другие, для его развертывания может потребоваться специальное оборудование, например решетка из шести-восьми антенн. ^{[ 10 ]} или вращающиеся антенны. ^{[ 21 ]} SpotFi ^{[ 14 ]} предлагает использовать алгоритм сверхразрешения , который использует количество измерений, выполняемых каждой из антенн карт Wi-Fi только с тремя антеннами, а также включает локализацию на основе ToF для повышения ее точности.

Время полета

На рисунке показана измерительная станция, отправляющая кадр ДАННЫЕ на клиентскую станцию и ожидающая получения подтверждения. $\delta$ — это задержка планирования (смещение), возникшая на целевом клиентском устройстве, и она зависит от того, сколько времени требуется для планирования ACK. T_P — это время распространения сигнала между передатчиком и приемником, которое обычно считается одинаковым на пути к цели и обратно. T_ACK — это время, необходимое для передачи кадра ACK. Время полета соответствует T_MEASURED. Изображение воспроизведено с ^{[ 23 ]}

Подход к локализации по времени прохождения (ToF) использует временные метки, предоставленные беспроводными интерфейсами, для расчета ToF сигналов, а затем использует эту информацию для оценки расстояния и относительного положения одного клиентского устройства относительно точек доступа. Детализация таких измерений времени составляет порядка наносекунд, а системы, использующие этот метод, сообщают об ошибках локализации порядка 2 м. ^{[ 14 ]} Типичным применением этой технологии является маркировка и определение местоположения объектов в зданиях, для чего обычно достаточно точности на уровне помещения (~ 3 м). ^{[ 24 ]}

Измерения времени, выполняемые на беспроводных интерфейсах, основаны на том факте, что радиочастотные волны распространяются со скоростью, близкой к скорости света, которая остается почти постоянной в большинстве сред распространения внутри помещений. Следовательно, на скорость распространения сигнала (и, следовательно, на ToF) окружающая среда не так сильно влияет, как на измерения RSSI. ^{[ 23 ]}

В отличие от традиционных методов эхо-сигнала на основе ToF, например, используемых в системах RADAR , методы эхо-сигнала Wi-Fi используют обычные данные и кадры подтверждения для измерения ToF. ^{[ 23 ]}

Как и в подходе RSSI, ToF используется только для оценки расстояния между клиентским устройством и точками доступа. Затем можно использовать метод трилатерации для расчета предполагаемого положения устройства относительно точек доступа. ^{[ 24 ]} Самые большие проблемы в подходе ToF заключаются в решении проблем тактовой синхронизации, шума, артефактов выборки и эффектов многолучевого распространения каналов. ^{[ 24 ]} Некоторые методы используют математические подходы, чтобы исключить необходимость синхронизации часов. ^{[ 15 ]}

Совсем недавно стандарт Wi-Fi Round Trip Time предоставил Wi-Fi широкие возможности определения дальности ToF.

Проблемы конфиденциальности

Ссылаясь на конкретные проблемы конфиденциальности, возникающие в связи с WPS, Google предложил единый подход для исключения конкретной точки доступа из участия в определении местоположения с помощью WPS, предположительно путем того, что каждый владелец точки доступа намеренно отказывается от исключения каждой точки доступа. ^{[ 25 ]} Добавление «_nomap» к SSID беспроводной точки доступа исключает ее из базы данных Google WPS. ^{[ 26 ]} Mozilla уважает _nomap как метод отказа от службы определения местоположения. ^{[ 27 ]}

Общедоступные базы данных местоположений Wi-Fi

Доступен ряд общедоступных баз данных местоположений Wi-Fi (только активные проекты):

Имя	Уникальные сети Wi-Fi	Наблюдения	Бесплатная загрузка базы данных	Поиск SSID	Поиск BSSID	Лицензия на данные	Уклоняться	Карта покрытия	Комментарий
Служба позиционирования объединения ^{[ 28 ]}	>2 400 000 000 ^{[ 29 ]}	>67 000 000 000 ^{[ 29 ]}	Нет	Да	Да	Собственный	_nomap	Карта заархивирована 6 июля 2015 г. в Wayback Machine.	Также база данных Cell ID.
LocationAPI.org от Unwired Labs ^{[ 30 ]}	>1 500 010 000 ^{[ 31 ]}	>4 100 000 000	Нет	Нет	Да	Собственный	Нет	Карта	Также база данных Cell ID
Мыльников ГЕО ^{[ 32 ]}	860,655,230 ^{[ 32 ]}		Да ^{[ 33 ]}	Нет	Да	С ^{[ 34 ]}	— (агрегатор)	Карта заархивирована 14 сентября 2017 г. в Wayback Machine.	Также база данных Cell ID ^{[ 35 ]}
Навигация ^{[ 36 ]}	480,000,000	21,500,000,000	Нет	Нет	Да	Собственный	Нет	Карта заархивирована 22 июня 2015 г. в Wayback Machine.	На основе краудсорсинговых данных. Также база данных Cell ID. ^{[ 37 ]}
radiocells.org ^{[ 38 ]}	13,610,728		Да ^{[ 39 ]}	Нет	Да ^{[ 40 ]}	ОДбЛ ^{[ 41 ]}	_nomap	Карта заархивирована 8 февраля 2016 г. в Wayback Machine.	На основе краудсорсинговых данных. Также база данных Cell ID. Включая необработанные данные
ВИГЛЕ ^{[ 42 ]}	1,205,634,974 ^{[ 43 ]}	16,460,980,303 ^{[ 43 ]}	Нет	Да ^{[ 44 ]}	Да ^{[ 44 ]}	Собственный	_номап, ^{[ 45 ]} запрос	Карта	Также базы данных Cell ID и Bluetooth.

См. также

Ссылки

^ Линднер, Томас; Фрич, Лотар; Планк, Килиан; Ранненберг, Кай (2004). Ламерсдорф, Винфрид; Чаммер, Волкер; Амаргер, Стефан (ред.). «Использование общественного и частного покрытия Wi-Fi для новых бизнес-моделей» . Создание общества электронных услуг . ИФИП Международная федерация обработки информации. 146 . Спрингер США: 131–148. дои : 10.1007/1-4020-8155-3_8 . ISBN 978-1-4020-8155-2 .
^ Магда Челли, Нел Самама. Обнаружение видимости в гетерогенных моделируемых средах для целей позиционирования. IPIN 2010: Международная конференция по внутреннему позиционированию и навигации в помещении, сентябрь 2010 г., Хёнгерберг, Швейцария. ⟨hal-01345039⟩ [1]
^ Магда Челли, Нел Самама. Новые методы позиционирования в помещении, сочетающие детерминированные и оценочные методы. ENC-GNSS 2009: Европейская навигационная конференция – Глобальные навигационные спутниковые системы, май 2009 г., Неаполь, Италия. стр.1 - 12. hal-01367483 [2]
^ Магда Челли, Анка Флуэрасу, Нел Самама. Универсальная и автономная система позиционирования, основанная на подключении к беспроводным сетям. ENC 2011: Европейская навигационная конференция, ноябрь 2011 г., Лондон, Великобритания. хал-01302215 [3]
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д П. Бахл и В.Н. Падманабхан, «РАДАР: встроенная радиочастотная система определения местоположения и отслеживания пользователей», в материалах 19-й ежегодной совместной конференции компьютерных и коммуникационных обществ IEEE (INFOCOM '00), вып. 2, стр. 775–784, Тель-Авив. Израиль, март 2000 г.
^ Ю. Чен и Х. Кобаяши, «Геолокация в помещении на основе уровня сигнала», в материалах Международной конференции IEEE по коммуникациям (ICC '02), том. 1, стр. 436–439, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, апрель – май 2002 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Юсеф, Массачусетс; Агравала, А.; Шанкар, А. Удая (01 марта 2003 г.). «Определение местоположения WLAN посредством кластеризации и распределения вероятностей». Материалы Первой международной конференции IEEE по всеобъемлющим вычислениям и коммуникациям, 2003 г. (PerCom 2003) . стр. 143–150. CiteSeerX 10.1.1.13.4478 . дои : 10.1109/PERCOM.2003.1192736 . ISBN 978-0-7695-1893-0 . S2CID 2096671 .
^ «Система позиционирования Wi-Fi» . Архивировано из оригинала 19 декабря 2014 г. Проверено 19 декабря 2014 г.
^ Даналет, Антонин; Фарук, Билал; Бьерлер, Мишель (2014). «Байесовский подход к обнаружению последовательностей назначения пешеходов по сигнатурам Wi-Fi» . Транспортные исследования, часть C: Новые технологии . 44 : 146–170. Бибкод : 2014TRPC...44..146D . дои : 10.1016/j.trc.2014.03.015 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Дж. Сюн и К. Джеймисон, «Arraytrack: A детальная система определения местоположения внутри помещений», NSDI '13.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Ян, Цзе; Чен, Иньин (1 ноября 2009 г.). «Внутренняя локализация с использованием улучшенных методов латерации на основе RSS». GLOBECOM 2009–2009 Глобальная телекоммуникационная конференция IEEE . стр. 1–6. CiteSeerX 10.1.1.386.4258 . дои : 10.1109/GLOCOM.2009.5425237 . ISBN 978-1-4244-4148-8 . S2CID 2125249 .
^ Ван, К.; Чжэн, X.; Чен, Ю.; Ян, Дж. (сентябрь 2017 г.). «Обнаружение мошеннической точки доступа с использованием детальной информации о канале» . Транзакции IEEE на мобильных компьютерах . 16 (9): 2560–2573. дои : 10.1109/TMC.2016.2629473 . ISSN 1558-0660 .
^ «Руководство по настройке системы управления сетью Cisco Prime, версия 1.0 — Глава 6: Карты мониторинга [устройства серии Cisco Prime Network Control System]» . Циско . Проверено 19 декабря 2020 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р ^с Котару, Маниканта; Джоши, Киран; Бхарадия, Динеш; Катти, Сачин (01 января 2015 г.). «СпотФай». Материалы конференции ACM 2015 года, посвященной специальной группе по передаче данных . СИГКОММ '15. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 269–282. дои : 10.1145/2785956.2787487 . ISBN 978-1-4503-3542-3 . S2CID 8728165 .
^ Jump up to: ^а ^б Юсеф, Мустафа; Юсеф, Адель; Ригер, Чак; Шанкар, Удая; Агравала, Ашок (1 января 2006 г.). «ПинПойнт». Материалы 4-й международной конференции «Мобильные системы, приложения и сервисы» . МобиСис '06. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 165–176. дои : 10.1145/1134680.1134698 . ISBN 978-1595931955 . S2CID 232045615 .
^ «Быстрый поиск в Cisco» (PDF) . Документы Cisco .
^ Заруба, Г.В.; Хубер, М.; Камангар, ФА; Хламтак, И. (2004). «Отслеживание местоположения на дому на основе выборки Монте-Карло с минимальными требованиями к радиочастотной инфраструктуре» . Глобальная телекоммуникационная конференция IEEE, 2004 г. GLOBECOM '04 . Том. 6. ИИЭР. стр. 3624–3629. дои : 10.1109/GLOCOM.2004.1379045 . ISBN 978-0-7803-8794-2 . S2CID 6875248 .
^ Заруба, Г.В.; Хубер, М.; Камангар, ФА; Хламтак, И. (апрель 2007 г.). «Отслеживание местоположения в помещении с использованием показаний RSSI от одной точки доступа Wi-Fi» . Беспроводные сети . 13 (2): 221–235. дои : 10.1007/s11276-006-5064-1 . ISSN 1022-0038 . S2CID 9043157 .
^ Юсеф, Мустафа; Агравала, Ашок (4 января 2007 г.). «Система определения местоположения Хорус». Беспроводные сети . 14 (3): 357–374. дои : 10.1007/s11276-006-0725-7 . ISSN 1022-0038 . S2CID 62768948 .
^ Ван Мохд Яакоб Ван Беджури, Мохд Муртадха Мохамад, Маймуна Сапри и Мохд Адли Росли (2012). Повсеместное позиционирование WLAN/камеры с использованием обратной интенсивности цветности. Обнаружение и сопоставление пространственных характеристик: предварительный результат. Международная конференция по человеко-машинным системам 2012 (ICOMMS 2012), Пенанг, МАЛАЙЗИЯ. См. публикацию здесь или нажмите здесь, если ссылка не работает.
^ Jump up to: ^а ^б Кумар, Сварун; Хамед, Эззельдин; Катаби, Дина; Эрран Ли, Ли (1 января 2014 г.). «Радиоаналитика LTE стала простой и доступной». Материалы 6-го ежегодного семинара «Беспроводная связь» для студентов, студентов, для студентов . С3 '14. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 29–30. дои : 10.1145/2645884.2645891 . hdl : 1721.1/100518 . ISBN 978-1-4503-3073-2 . S2CID 53224063 .
^ «Инструмент Linux 802.11n CSI» . dhalperi.github.io . Проверено 10 ноября 2015 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Маркалетти, Андреас; Реа, Маурицио; Джустиниано, Доменико; Кредиторы, Винсент; Фахреддин, Аймен (1 января 2014 г.). «Фильтрация зашумленных измерений времени пролета 802.11». Материалы 10-й Международной конференции ACM по новым сетевым экспериментам и технологиям . CONEXT '14. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 13–20. CiteSeerX 10.1.1.673.2243 . дои : 10.1145/2674005.2674998 . ISBN 978-1-4503-3279-8 . S2CID 11871353 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Ланцисера, С.; Затс, Д.; Пистер, KSJ (01 марта 2011 г.). «Радиочастотное времяпролетное измерение расстояния для локализации недорогих беспроводных датчиков». Журнал датчиков IEEE . 11 (3): 837–845. Бибкод : 2011ISenJ..11..837L . дои : 10.1109/JSEN.2010.2072496 . ISSN 1530-437X . S2CID 15835286 .
^ «Блоги по информационной безопасности» . Журнал Инфобезопасность . Проверено 17 сентября 2015 г.
^ Справка Google – Службы, основанные на местоположении – Как отказаться? Получено 30 мая 2012 г.
^ «Отказ от MLS» . mozilla.com . Проверено 2 сентября 2014 г.
^ «Объединенная служба позиционирования» . Проверено 3 января 2019 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Позиционирование Wi-Fi | Местоположение Wi-Fi | Идентификатор ячейки — Combain» . Проверено 3 января 2019 г.
^ «Непроводное покрытие LocationAPI» . Проверено 6 июня 2017 г.
^ API, без проводного подключения. «API местоположения Unwired Labs — API геолокации и API мобильной триангуляции, база данных вышки сотовой связи» . API местоположения Unwired Labs — API геолокации и мобильной триангуляции . Проверено 6 июня 2017 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Мыльников ГЕО Wi-Fi» . Проверено 19 мая 2015 г.
^ «Загрузка базы данных Wi-Fi Мыльников ГЕО» . Проверено 19 мая 2015 г.
^ «Лицензия Мыльникова ГЕО» . Проверено 19 декабря 2014 г.
^ «База данных мобильных сот Мыльникова ГЕО» . Проверено 19 декабря 2014 г.
^ «Система глобального позиционирования Navizon» . Архивировано из оригинала 19 января 2021 г. Проверено 21 июня 2015 г.
^ «Карта покрытия Navizon WiFi» . Архивировано из оригинала 22 июня 2015 г. Проверено 21 июня 2015 г.
^ «Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 21 мая 2018 г. Проверено 6 июля 2018 г.
^ «Загрузка базы данных Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 8 марта 2016 г. Проверено 6 июля 2018 г.
^ «Поиск точки доступа Wi-Fi» . Архивировано из оригинала 8 февраля 2016 г. Проверено 30 января 2015 г.
^ «Лицензия Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 22 сентября 2019 г. Проверено 6 июля 2018 г.
^ «ВИГЛ» . Проверено 19 декабря 2014 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Статистика WiGLE» . www.wigle.net . Проверено 24 декабря 2018 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Карта беспроводной сети WiGLE» . Проверено 19 декабря 2014 г.
^ «На _nomap и _optout — WiGLE.net» . www.wigle.net . Проверено 15 сентября 2019 г.

Общий

Энтони ЛаМарка, Ятин Чавате, Санни Консольво, Джеффри Хайтауэр, Ян Смит, Джеймс Скотт, Тим Сон, Джеймс Ховард, Джефф Хьюз, Фред Поттер, Джейсон Таберт, Полин Пауледж, Гаэтано Борриелло , Билл Шилит: Лаборатория места: позиционирование устройств с помощью радиомаяков в дикой природе. В повсеместном (2005)

[1] Линднер, Томас; Фрич, Лотар; Планк, Килиан; Ранненберг, Кай (2004). Ламерсдорф, Винфрид; Чаммер, Волкер; Амаргер, Стефан (ред.). «Использование общественного и частного покрытия Wi-Fi для новых бизнес-моделей» . Создание общества электронных услуг . ИФИП Международная федерация обработки информации. 146 . Спрингер США: 131–148. дои : 10.1007/1-4020-8155-3_8 . ISBN 978-1-4020-8155-2 .

[2] Магда Челли, Нел Самама. Обнаружение видимости в гетерогенных моделируемых средах для целей позиционирования. IPIN 2010: Международная конференция по внутреннему позиционированию и навигации в помещении, сентябрь 2010 г., Хёнгерберг, Швейцария. ⟨hal-01345039⟩ [1]

[3] Магда Челли, Нел Самама. Новые методы позиционирования в помещении, сочетающие детерминированные и оценочные методы. ENC-GNSS 2009: Европейская навигационная конференция – Глобальные навигационные спутниковые системы, май 2009 г., Неаполь, Италия. стр.1 - 12. hal-01367483 [2]

[4] Магда Челли, Анка Флуэрасу, Нел Самама. Универсальная и автономная система позиционирования, основанная на подключении к беспроводным сетям. ENC 2011: Европейская навигационная конференция, ноябрь 2011 г., Лондон, Великобритания. хал-01302215 [3]

[:2-5] Jump up to: ^а ^б ^с ^д П. Бахл и В.Н. Падманабхан, «РАДАР: встроенная радиочастотная система определения местоположения и отслеживания пользователей», в материалах 19-й ежегодной совместной конференции компьютерных и коммуникационных обществ IEEE (INFOCOM '00), вып. 2, стр. 775–784, Тель-Авив. Израиль, март 2000 г.

[6] Ю. Чен и Х. Кобаяши, «Геолокация в помещении на основе уровня сигнала», в материалах Международной конференции IEEE по коммуникациям (ICC '02), том. 1, стр. 436–439, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, апрель – май 2002 г.

[:7-7] Jump up to: ^а ^б ^с Юсеф, Массачусетс; Агравала, А.; Шанкар, А. Удая (01 марта 2003 г.). «Определение местоположения WLAN посредством кластеризации и распределения вероятностей». Материалы Первой международной конференции IEEE по всеобъемлющим вычислениям и коммуникациям, 2003 г. (PerCom 2003) . стр. 143–150. CiteSeerX 10.1.1.13.4478 . дои : 10.1109/PERCOM.2003.1192736 . ISBN 978-0-7695-1893-0 . S2CID 2096671 .

[8] «Система позиционирования Wi-Fi» . Архивировано из оригинала 19 декабря 2014 г. Проверено 19 декабря 2014 г.

[9] Даналет, Антонин; Фарук, Билал; Бьерлер, Мишель (2014). «Байесовский подход к обнаружению последовательностей назначения пешеходов по сигнатурам Wi-Fi» . Транспортные исследования, часть C: Новые технологии . 44 : 146–170. Бибкод : 2014TRPC...44..146D . дои : 10.1016/j.trc.2014.03.015 .

[:0-10] Jump up to: ^а ^б ^с Дж. Сюн и К. Джеймисон, «Arraytrack: A детальная система определения местоположения внутри помещений», NSDI '13.

[:1-11] Jump up to: ^а ^б ^с Ян, Цзе; Чен, Иньин (1 ноября 2009 г.). «Внутренняя локализация с использованием улучшенных методов латерации на основе RSS». GLOBECOM 2009–2009 Глобальная телекоммуникационная конференция IEEE . стр. 1–6. CiteSeerX 10.1.1.386.4258 . дои : 10.1109/GLOCOM.2009.5425237 . ISBN 978-1-4244-4148-8 . S2CID 2125249 .

[12] Ван, К.; Чжэн, X.; Чен, Ю.; Ян, Дж. (сентябрь 2017 г.). «Обнаружение мошеннической точки доступа с использованием детальной информации о канале» . Транзакции IEEE на мобильных компьютерах . 16 (9): 2560–2573. дои : 10.1109/TMC.2016.2629473 . ISSN 1558-0660 .

[13] «Руководство по настройке системы управления сетью Cisco Prime, версия 1.0 — Глава 6: Карты мониторинга [устройства серии Cisco Prime Network Control System]» . Циско . Проверено 19 декабря 2020 г.

[:3-14] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р ^с Котару, Маниканта; Джоши, Киран; Бхарадия, Динеш; Катти, Сачин (01 января 2015 г.). «СпотФай». Материалы конференции ACM 2015 года, посвященной специальной группе по передаче данных . СИГКОММ '15. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 269–282. дои : 10.1145/2785956.2787487 . ISBN 978-1-4503-3542-3 . S2CID 8728165 .

[:8-15] Jump up to: ^а ^б Юсеф, Мустафа; Юсеф, Адель; Ригер, Чак; Шанкар, Удая; Агравала, Ашок (1 января 2006 г.). «ПинПойнт». Материалы 4-й международной конференции «Мобильные системы, приложения и сервисы» . МобиСис '06. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 165–176. дои : 10.1145/1134680.1134698 . ISBN 978-1595931955 . S2CID 232045615 .

[16] «Быстрый поиск в Cisco» (PDF) . Документы Cisco .

[17] Заруба, Г.В.; Хубер, М.; Камангар, ФА; Хламтак, И. (2004). «Отслеживание местоположения на дому на основе выборки Монте-Карло с минимальными требованиями к радиочастотной инфраструктуре» . Глобальная телекоммуникационная конференция IEEE, 2004 г. GLOBECOM '04 . Том. 6. ИИЭР. стр. 3624–3629. дои : 10.1109/GLOCOM.2004.1379045 . ISBN 978-0-7803-8794-2 . S2CID 6875248 .

[18] Заруба, Г.В.; Хубер, М.; Камангар, ФА; Хламтак, И. (апрель 2007 г.). «Отслеживание местоположения в помещении с использованием показаний RSSI от одной точки доступа Wi-Fi» . Беспроводные сети . 13 (2): 221–235. дои : 10.1007/s11276-006-5064-1 . ISSN 1022-0038 . S2CID 9043157 .

[19] Юсеф, Мустафа; Агравала, Ашок (4 января 2007 г.). «Система определения местоположения Хорус». Беспроводные сети . 14 (3): 357–374. дои : 10.1007/s11276-006-0725-7 . ISSN 1022-0038 . S2CID 62768948 .

[20] Ван Мохд Яакоб Ван Беджури, Мохд Муртадха Мохамад, Маймуна Сапри и Мохд Адли Росли (2012). Повсеместное позиционирование WLAN/камеры с использованием обратной интенсивности цветности. Обнаружение и сопоставление пространственных характеристик: предварительный результат. Международная конференция по человеко-машинным системам 2012 (ICOMMS 2012), Пенанг, МАЛАЙЗИЯ. См. публикацию здесь или нажмите здесь, если ссылка не работает.

[:4-21] Jump up to: ^а ^б Кумар, Сварун; Хамед, Эззельдин; Катаби, Дина; Эрран Ли, Ли (1 января 2014 г.). «Радиоаналитика LTE стала простой и доступной». Материалы 6-го ежегодного семинара «Беспроводная связь» для студентов, студентов, для студентов . С3 '14. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 29–30. дои : 10.1145/2645884.2645891 . hdl : 1721.1/100518 . ISBN 978-1-4503-3073-2 . S2CID 53224063 .

[22] «Инструмент Linux 802.11n CSI» . dhalperi.github.io . Проверено 10 ноября 2015 г.

[:6-23] Jump up to: ^а ^б ^с Маркалетти, Андреас; Реа, Маурицио; Джустиниано, Доменико; Кредиторы, Винсент; Фахреддин, Аймен (1 января 2014 г.). «Фильтрация зашумленных измерений времени пролета 802.11». Материалы 10-й Международной конференции ACM по новым сетевым экспериментам и технологиям . CONEXT '14. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 13–20. CiteSeerX 10.1.1.673.2243 . дои : 10.1145/2674005.2674998 . ISBN 978-1-4503-3279-8 . S2CID 11871353 .

[:5-24] Jump up to: ^а ^б ^с Ланцисера, С.; Затс, Д.; Пистер, KSJ (01 марта 2011 г.). «Радиочастотное времяпролетное измерение расстояния для локализации недорогих беспроводных датчиков». Журнал датчиков IEEE . 11 (3): 837–845. Бибкод : 2011ISenJ..11..837L . дои : 10.1109/JSEN.2010.2072496 . ISSN 1530-437X . S2CID 15835286 .

[25] «Блоги по информационной безопасности» . Журнал Инфобезопасность . Проверено 17 сентября 2015 г.

[26] Справка Google – Службы, основанные на местоположении – Как отказаться? Получено 30 мая 2012 г.

[MLS_Opt-Out-27] «Отказ от MLS» . mozilla.com . Проверено 2 сентября 2014 г.

[28] «Объединенная служба позиционирования» . Проверено 3 января 2019 г.

[combain1-29] Jump up to: ^а ^б «Позиционирование Wi-Fi | Местоположение Wi-Fi | Идентификатор ячейки — Combain» . Проверено 3 января 2019 г.

[30] «Непроводное покрытие LocationAPI» . Проверено 6 июня 2017 г.

[31] API, без проводного подключения. «API местоположения Unwired Labs — API геолокации и API мобильной триангуляции, база данных вышки сотовой связи» . API местоположения Unwired Labs — API геолокации и мобильной триангуляции . Проверено 6 июня 2017 г.

[mylnikov1-32] Jump up to: ^а ^б «Мыльников ГЕО Wi-Fi» . Проверено 19 мая 2015 г.

[33] «Загрузка базы данных Wi-Fi Мыльников ГЕО» . Проверено 19 мая 2015 г.

[34] «Лицензия Мыльникова ГЕО» . Проверено 19 декабря 2014 г.

[35] «База данных мобильных сот Мыльникова ГЕО» . Проверено 19 декабря 2014 г.

[36] «Система глобального позиционирования Navizon» . Архивировано из оригинала 19 января 2021 г. Проверено 21 июня 2015 г.

[37] «Карта покрытия Navizon WiFi» . Архивировано из оригинала 22 июня 2015 г. Проверено 21 июня 2015 г.

[38] «Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 21 мая 2018 г. Проверено 6 июля 2018 г.

[39] «Загрузка базы данных Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 8 марта 2016 г. Проверено 6 июля 2018 г.

[40] «Поиск точки доступа Wi-Fi» . Архивировано из оригинала 8 февраля 2016 г. Проверено 30 января 2015 г.

[41] «Лицензия Radiocells.org» . Архивировано из оригинала 22 сентября 2019 г. Проверено 6 июля 2018 г.

[42] «ВИГЛ» . Проверено 19 декабря 2014 г.

[wigle1-43] Jump up to: ^а ^б «Статистика WiGLE» . www.wigle.net . Проверено 24 декабря 2018 г.

[WiGLE_map-44] Jump up to: ^а ^б «Карта беспроводной сети WiGLE» . Проверено 19 декабря 2014 г.

[45] «На _nomap и _optout — WiGLE.net» . www.wigle.net . Проверено 15 сентября 2019 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]