Details
Title | Реализация метода позиционирования по оценке мощности сигнала при использовании сетей Wi-Fi: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ; образовательная программа 11.03.02_01 «Системы мобильной связи» |
---|---|
Creators | Князев Иван Владимирович |
Scientific adviser | Гельгор Александр Леонидович ; Овсянникова Анна Сергеевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций |
Imprint | Санкт-Петербург, 2022 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | позиционирование ; wi-fi ; машинное обучение ; снятие отпечатков ; внутри помещения ; случайный лес ; positioning ; machine learning ; fingerprinting ; indoor ; random forest |
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 |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3470 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\18735 |
Record create date | 12/16/2022 |
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 данной работе исследуются методы реализации позиционирования внутри помещения с помощью Wi-Fi сетей с использованием машинного обучения. Цель работы состоит в разработке модели, которая демонстрирует реализацию метода позиционирования, основанного на классификации объекта по мощности сигнала в сетях WiFi. Был проведен эксперимент по созданию радиокарты, на основе которой проводились исследования по разработке алгоритмов. В результате были получены значения точности классификации для двух моделей и их различных параметров. Также было рассмотрено влияние предобработки входных данных на точность.
This paper explores methods for implementing indoor positioning using Wi-Fi networks using machine learning. The goal of the work is to develop a model that demonstrates the implementation of a positioning method based on object classification by signal strength in Wi-Fi networks. An experiment was conducted to create a radio map, based on which research was carried out to develop algorithms. As a result, classification accuracy values were obtained for two models and their various parameters. The influence of input data preprocessing on accuracy was also considered.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 11
Last 30 days: 0