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: 38
Last 30 days: 0