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 физики, нанотехнологий и телекоммуникаций |
| 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 | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| 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 | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\4864 |
| Record create date | 11/22/2019 |
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 |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 39
Last 30 days: 0