С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Классификатор объектов на основе оценки параметров сигналов Wi-Fi: выпускная квалификационная работа бакалавра: 11.03.02 - Инфокоммуникационные технологии и системы связи ; 11.03.02_01 - Системы мобильной связи
Creators: Прищеп Дмитрий Вадимович
Scientific adviser: Завьялов Сергей Викторович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: классификация объектов; информация о состоянии канала; выделение признаков; машинное обучение; идентификация человека в помещении; IEEE 802.11n standard; object classification; channel state information; feature extraction; machine learning; indoor human identification
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 11.03.02
Speciality group (FGOS): 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2843
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 26
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics