ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Позиционирование внутри зданий и сооружений, где сигналы спутниковых навигационных систем недоступны, критически важно для многих приложений – интернета вещей, робототехники, выполнения работ в условиях ЧС и др. Технология Wi-Fi FTM (IEEE 802,11 mc) принципиально позволяет решить эту проблему, предлагая баланс между точностными характеристиками и стоимостью инфраструктуры, однако страдает от влияния многолучевости, аппаратных задержек и коррелированных ошибок. Предложен метод совместной обработки данных FTM и информации о состоянии канала (CSI) для повышения достоверности оценок местоположения с использованием адаптивного фильтра Калмана и механизма двухуровневого цензурирования выбросов на основе метрик качества канала. Применение принципов коллективной обработки данных от группировки узлов компенсирует геометрическую вырожденность при малом числе опорных точек. Моделирование и эксперименты на платформе ESP32-C3 продемонстрировали среднюю ошибку позиционирования 0,9 м, что на 40 % лучше типовых характеристик технологии FTM. Результаты подтверждают возможность создания масштабируемых систем субметровой точности на базе стандартной инфраструктуры Wi-Fi без специализированного оборудования, что делает предложенный подход экономически эффективным решением для задач навигации и мониторинга.

1. Проценко И.М., Малышев В.Н. Мониторинг местоположения узлов Wi-Fi // Мультимодальные технологии мониторинга и телекоммуникаций (МТМТ'25): сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 01–03 октября 2025 г. – СПб., 2025. – С. 19–24.
2. Кокорева Е.В., Костюкович А.Е. Результаты натурных испытаний системы определения местоположения в сети Wi-Fi // Экономика и качество систем связи. – 2021. – № 3 (21). – С. 64–71.
3. Мальцев А.А., Масленников Р.О., Хоряев А.В. Влияние фазового шума на OFDM-системы передачи данных // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. – 2010. – Т. 53, № 8. – С. 528–542.
4. Чижов А.С. Моделирование позиционирования мобильных объектов с использованием алгоритма супер-разрешения // VI Международная научная конференция по проблемам управления в технических системах (ПУТС-2025): сборник докладов. – СПб., 2025. – Т. 1. – С. 186–191.
5. Benchmarking and security considerations of Wi-Fi FTM for ranging in IoT devices / G. Singh, A. Pandey, M. Prakash, M. Andreoni, M. Baddeley // arXiv preprint. – 2023. – URL: https://arxiv.org/abs/2303.03766 (accessed: 04.09.2026).
6. When FTM discovered MUSIC: accurate WiFi-based ranging in the presence of multipath / K. Jiokeng, G. Jakllari, A. Tchana, A.-L. Beylot // IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM 2020). – Toronto (virtual), Canada, 2020. – P. 1857–1866.
7. Verification: Accuracy evaluation of WiFi fine time measurements on an open platform / M. Ibrahim, H. Liu, M. Jawahar, V. Nguyen, M. Gruteser, R. Howard, B. Yu, F. Bai // Proceedings of the 24th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom 18), New Delhi, India. – ACM, 2018. – P. 417–427.
8. WiFi fine time measurement: Is it a viable alternative to ultra-wideband for ranging in industrial environments? / N.R. Elikplim, B. Silva, G. Hancke, A.M. Abu-Mahfouz, L. Shu // IEEE Industrial Electronics Magazine. – 2023. – Vol. 17 (3). – P. 33–41. – DOI: 10.1109/MIE.2022.3205431.
9. Scalable Wi-Fi client self-positioning using cooperative FTM-sensors / L. Banin, O. Bar-Shalom, N. Dvorecki, Y. Amizur // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2019. – Vol. 68 (10). – P. 3686–3697. – DOI: 10.1109/TIM.2018.2880887.
10. Tool release: Gathering 802.11n traces with channel state information / D. Halperin, W. Hu, A. Sheth, D. Wetherall // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. – 2011. – Vol. 41 (1). – P. 53. – DOI: 10.1145/1925861.1925870.
11. Zhang Y., Lu B., Wang W. FSI: A FTM calibration method using Wi-Fi physical layer information // Wireless Algorithms, Systems, and Applications (WASA 2022). – Dalian, China, 2022. – P. 365–374. – DOI: 10.1007/978-3-031-19214-2_30.
12. Проценко И.М., Малышев В.Н. Местоопределение узлов Wi-Fi на основе технологии FTM // Информационно-управляющие системы. – 2025. – № 5 (138). – С. 11–21. – DOI: 10.31799/1684-8853-2025-5-11-21.
13. Wi-Fi CSI-based behavior recognition: From signals and actions to activities / Z. Wang, B. Guo, Z. Yu, X. Zhou // IEEE Communications Magazine. – 2018. – Vol. 56 (5). – P. 109–115. – DOI: 10.1109/MCOM.2018.1700144.
14. Martin-Escalona I., Zola E. Improving fingerprint-based positioning by using IEEE 802.11mc FTM/RTT observables // Sensors. – 2023. – Vol. 23. – P. 267. – DOI: 10.3390/s23010267.