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
popup.rada
Petro Mohyla Black Sea National University
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 / 2026-07-01
