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Accès ouvert déclaré 2026 article

Rethinking RSSI for WiFi sensing

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Rattachement africain : au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The Received Signal Strength Indicator (RSSI) is available on WiFi devices, yet it is often regarded as too coarse for sensing. This work revisits its sensing potential and presents WiRSSI, a bistatic framework for RSSI-only passive tracking and motion sensing. Moving beyond path-loss RSSI models, we develop a Channel State Information (CSI)-power-based formulation to model RSSI as an energy-domain observable, and show that it preserves motion-dependent signatures enabling Doppler, Angle-of-Arrival (AoA), and delay cue extraction. WiRSSI uses one transmitter and one receiver with a three-antenna array, exploiting antenna diversity to suppress the mirror symmetry of real-valued RSSI. WiRSSI estimates Doppler and AoA via low-complexity joint time and space spectral analysis and infers bistatic delay from amplitude-only information. The AoA and delay estimates are mapped to Cartesian coordinates and regularized to recover trajectories. Experiments on commodity network interface cards achieve median and 90th-percentile XY errors of 0.825 m and 1.509 m, respectively, versus 0.562 m and 1.047 m from a typical CSI-based method. We also demonstrate RSSI-only gesture recognition, showing that WiRSSI features retain discriminative motion cues. Overall, RSSI can support practical sensing as a complementary option when CSI access is restricted or when fine-grained CSI is privacy-sensitive.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Rethinking RSSI for WiFi sensing
Date Crossref
03/07/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Technology Sydney Global Big Data Technologies Centre pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Electrical and Data Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Global Big Data Technologies Centre — University of Technology Sydney et School of Electrical and Data Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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