Presenza domestica intelligente, senza compromessi sulla privacy
WINP è un progetto di Ricerca e Sviluppo focalizzato sullo studio e sull’applicazione della tecnologia di WiFi sensing per la realizzazione di un sistema di localizzazione indoor real-time, accessibile e a basso costo.
Il progetto esplora un approccio innovativo che utilizza le reti Wi-Fi esistenti non solo per la connettività, ma come strumento di percezione dell’ambiente, superando i limiti delle tecnologie GPS e dei sistemi indoor tradizionali basati su infrastrutture dedicate.
L’attività di ricerca è stata condotta internamente dal team R&S di N&C e ha portato allo sviluppo di modelli sperimentali e prototipi funzionanti, validati in contesti reali come uffici e magazzini.
Wi-Fi CSI SENSING
RT INDOOR LOCALIZATION
PRIVACY-BY-DESIGN
Abstract della pubblicazione scientifica
“This paper presents WINP, a low-cost indoor localization system that leverages existing WiFi infrastructure for real-time asset tracking. By combining Channel State Information (CSI) with Support Vector Machine (SVM) classification and a Kalman Filter, WINP achieves high spatial accuracy and temporal stability. The system uses standard hardware and software-defined radios to extract CSI features, which are processed to estimate position and refined through probabilistic filtering. Extensive experiments in warehouse and office environments demonstrate sub-meter accuracy and robust tracking performance. WINP’s modular architecture enables scalable deployment in dynamic indoor settings, making it suitable for industrial, commercial, and smart building application.”
Contributo scientifico e impatto
Il progetto WINP rappresenta un contributo rilevante allo sviluppo del WiFi sensing, una tecnologia emergente di grande interesse a livello internazionale, oggetto di standardizzazione da parte dell’IEEE.
Per N&C, questa attività di ricerca apre nuove prospettive di innovazione, ponendo le basi per futuri prodotti e soluzioni basate sull’uso intelligente delle infrastrutture Wi-Fi esistenti, con applicazioni in ambiti come localizzazione indoor, smart environments e rilevamento di presenza privacy-preserving.
