НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК


НОВОСИБИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

ISSN (печатн.): 1814-1196          ISSN (онлайн): 2658-3275
English | Русский

Последний выпуск
№3(72) Июль - Сентябрь 2018

Применение точек доступа Wi-Fi для регистрации движения на объекте

Выпуск № 3 (68) Июль - Сентябрь 2017
Авторы:

И.Л. Рева,
А.А. Богданов,
Е.А. Малахова
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2017-3-104-125
Аннотация

В работе рассматривается шесть способов позиционирования в Wi-Fi сетях. По собранной о каждом из них информации проводится анализ этих способов, целью которого является аргументированность использования каждого из этих методов в зависимости от множества факторов: цены, точности позиционирования, сложности развертывания и других. Поскольку существует теоретическая зависимость уровня Wi-Fi сигнала от расстояния до источника, было принято решение практически удостовериться в точности данной формулы, проведя серию экспериментов и предоставив аналитику результатов, направленную на прослеживание тенденции угасания Wi-Fiсигнала как в открытом пространстве, так и в помещении, имеющем преграды в виде инженерных конструкций из разных материалов, чаще всего встречающихся в наше время. Результатом аналитический действий стал выбор одного из шести способов позиционирования, моделирование которого было проведено в рамках данной работы.



Приводится рассмотрение алгоритмов позиционирования, проведена их доработка, которая позволяет использовать алгоритмы на объекте, зная уровень Wi-Fi сигнала. В работе представлены два теоретических алгоритма и две математических модели, способные осуществлять позиционирование на основе полученных экспериментально данных. Разработана собственная математическая модель, описывающая алгоритмы определения координат:первый – алгоритм триангуляционного позиционирования, основанный на пересечении окружностей, радиусами которых является показатель уровня сигнала на объекте наблюдения;второй – алгоритм триангуляционного позиционирования, основанный на направляющих векторах, берущих начало из источников сигнала и пересекающихся в точке предполагаемого места нахождения объекта наблюдения. На основе всех рассмотренных данных для реализации в работе производится выбор алгоритма позиционирования. Таким образом можно применять Wi-Fi сети в системах охраны и системах контроля доступа на объект.


Ключевые слова: позиционирование, Wi-Fi сети, триангуляция, ангуляция, математическая модель, анализ данных, нейронная сеть, Wi-Fi метки, система охраны, контроль доступа

Список литературы

1. Le Dortz N., Gain F., Zetterberg P. WiFi fingerprint indoor positioning system using probability distribution comparison // 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP): Proceedings. – Kyoto, Japan, 2012. – P. 2301–2304.



2. Сулейманов Д.Ф. Метод определения координат мобильных устройств по радиосигналу Wi-Fi точек // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2007. – № 41. – С. 40–43.



3. Новиков А.М., Волков М.М. Оценка расстояния между двумя устройствами, соединенными через Wi-Fi // Телекоммуникации и информационные технологии. – 2016. – № 1. – С. 102–103.



4. Александров Д.В., Салех Х.М. Радиолокация с использованием Wi-Fi точек доступа беспроводных сетей внутри помещений // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2012. – № 7. – С. 29–36.



5. Щекотов М.С. Анализ подходов к позиционированию внутри помещений с использованием трилатерации сигналов Wi-Fi // Труды СПИИРАН. – 2014. – Вып. 5. – C. 206–214.



6. Indoor Wi-Fi positioning: techniques and systems / F. Lassabe, P. Canalda, P. Chatonnay, F. Spies // Annales Des Télécommunications-Annals of Telecommunications. – 2009. – Vol. 64, N 9–10. – P. 651–664.



7. Скворцов А.В., Мирза Н.С. Алгоритмы построения и анализа триангуляции. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2006. – 168 с.



8. Genchev S. Cooperative localization by Time-Of-Flight trilateration – fast, robust or optimal // Journal of Information Technologies and Control. – 2008. – Vol. 2. – P. 29–39.



9. Дудяк Е.В. Методы определения координат сотрудников и техники предприятия с использованием технологии Wi-Fi // Техника радиосвязи. – 2015. – № 1 (24). – С. 67–77.



10. Овчинников С.В. Системы позиционирования и мониторинга // Технологии и средства связи. – 2014.– № 2. – С. 18–22.



11. Шубин В.И., Красильникова О.С. Беспроводные сети передачи данных. – М.: Вузовская книга, 2013. – 104 с.



12. Haykin S. Neural networks and learning machines. – 3rd ed. – New York: Prentice Hall, 2008. – 936 p.



13. Беспроводные сети Wi-Fi / Интернет-Университет Информационных Технологий. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. – 216 с.



14. Волков А.Н., Сиверс М.А., Сухов В.А. Позиционирование в сетях Wi-Fi // Вестник связи. – 2010. – № 11. – С. 28–33.



15. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2012. – 362 с.



16. Development of Optical Transceivers SFF standard with support for cryptographic kernel / I.A. Kashirin, D.R. Usmanov, I.L. Reva, K.V. Zaharov // 13th International Scientific Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE-2016): Proceedings, Novosibirsk, 3–6 October 2016. – Novosibirsk, 2016. – Vol. 1, pt. 2. – P. 159–162.

Просмотров: 1154