В первой главе описаны особенности параметров канала Wi-Fi, основанные на свойствах сигнала OFDM и рассмотрены системы классификации, использующие эти характеристики. Также в данной главе вводится выбранный метод оценки – «информация о состоянии канала». Во второй главе описывается оборудование, используемое в работе, предлагаются объекты для классификации и на основе информации о состоянии канала описываются статистические признаки. Затем рассматриваются различные методы машинного обучения, используемые для классификации. Третья глава посвящена обработке собранных с помощью реальных устройств данных и классификации реальных объектов.

The first chapter describes the estimation methods and features of the Wi-Fi channel parameters, based on the properties of the OFDM signal, and discusses classification systems using these characteristics. This chapter also introduces the selected estimating method - “channel state information” (CSI). The second chapter describes the hardware used in the work, proposes objects for classification, and statistical features based on CSI extraction. It then discusses several machine-learning methods required for classification. The third chapter is devoted to the processing of data collected using real devices and the classification of real objects.