Search academic texts

Information × Registration Number 0825U003678, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 22-10-2025 popup.evolution . Title Methods and means for searching and identifying objects based on the analysis of Wi-Fi signal parameters Author Oleksii R. Tohoiev, popup.head Iryna M. Zhuravska popup.opponent Viktor M. Cheshun popup.opponent MIROSHNYK А. Maryna popup.review Yaroslav M. Krainyk popup.review Serhii V. Puzyrov Description Дисертаційне дослідження спрямоване на вирішення науково-практичної проблеми удосконалення, створення та впровадження методів та засобів аналізу параметрів WiFi-сигналу з метою підвищення ефективності пошуку об’єктів та покращення якості їх ідентифікації. Метою дослідження є розвиток методів та засобів моніторингу середовища (приміщення) для виявлення та ідентифікації об’єктів на основі аналізу RSSI та CSI інформації про мережу Wi-Fi. В роботі вперше запропоновано метод пошуку рухомих об’єктів як хостів бездротової мережі на основі мультиагентного підходу, що може бути використано для визначення черговості обслуговування та дозволяє прискорити на 11,2 % формування черги на обслуговування рухомих об’єктів на основі прослуховування трафіку бездротових мереж у приміщеннях корпоративної мережі. Також удосконалено метод ідентифікації матеріалів за інформацією про стан каналу (CSI) шляхом двоступеневої обробки (калібруванням фази та низькочастотною фільтрацією) та використанням критерія подібності ≥ 0,95. Запропоновані зміни дали змогу підвищити точність розпізнавання металевих об’єктів на 14,38 % (з середнього базового рівня 77,62 % до 92 %) та збільшити точність визначення скляних об’єктів на 3,38 % (до 81 %), що підтверджується результатами 80 контрольних дослідів (8 класів × 10 вимірювань). Крім того, набули подальшого розвитку методи багатокласової класифікації об’єктів за амплітудними та фазовими патернами CSI: розроблено експериментальну базу з восьми різнорідних матеріалів (метал, скло, тканина, пластик, сіль, борошно, картон, селітра) й доведено можливість коректної ідентифікації у 77,62 % випадків у середньому, при цьому для картону досягнуто 89 % успіху, а для селітри – 83 %, що демонструє стійкість підходу до об’єктів з близькими діелектричними властивостями. Розроблені підходи й алгоритми показали високу результативність у вирішенні завдань пошуку та ідентифікації, що підтверджує їх практичну цінність для впровадження у системи неінвазивного моніторингу. Застосування запропонованих методів сприяє підвищенню точності одержаних даних, скороченню часу обробки сигналів та автоматизації процесів оцінювання параметрів. Отримані результати дослідження мають вагоме прикладне значення у сфері автоматизованих систем аналізу сигналів Wi-Fi, моніторингу місцезнаходження об’єктів, персоналізованого позиціонування та стандартизації методів ідентифікації матеріалів і пристроїв. Розроблені підходи придатні для застосування в системах безконтактного моніторингу та безпеки, корпоративних WiFi-мережах, «розумних» просторах та платформах Інтернету речей (IoT), наукових дослідженнях, розробці інтелектуальних систем класифікації об’єктів, а також у навчальному процесі підготовки фахівців за спеціальністю Комп’ютерна інженерія. Registration Date 2025-09-03 popup.nrat_date 2025-09-03 Close