В современном мире позиционирование людей и других объектов в помещениях становится всё более популярным. Подобное позиционирование находит применение в разных сферах, например, таких как безопасность, управление потреблением энергии, а также предотвращение проникновения в помещение. Целью данной работы является методика пассивного позиционирования в помещениях с использованием технологий Wi-Fi и нейронных сетей. В рамках работы было проведено исследование необходимого технического оснащения и возможных моделей нейронных сетей, подходящих для пассивного позиционирования в помещениях. Предложенные модели протестированы на реальных данных. Результатом работы является методика, позволяющая использовать нейронные сети для позиционирования в помещениях, на основе данных о состоянии канала Wi-Fi. В рамках работы показано, что пассивное позиционирование в помещениях может иметь хорошие результаты с использованием распространённых устройств передачи и приёма Wi-Fi сигнала и вычислительных устройств.

Nowadays passive indoor positioning is becoming more and more popular. Such methods allows us to cover different domains, for example security, energy consumption control, intrusion prevention and others. The purpose of this work is to create a method for passive indoor positioning using Wi-Fi and neural networks technologies. In this work hardware and software requirements are present. Possible neural networks models are described and tested. Suggested models are tested on real data. The result is a methodology to use neural networks to identify object's position indoors based on Wi-Fi channel state information. In this paper it is shown that passive indoor positioning could achieve good results using common Wi-Fi routers and a computational node.