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Detecção de presença de objetos utilizando sensoriamento Wi-Fi com Channel State Information
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| metadataTrad.dc.contributor.author | Stein, Felipe Vinícius; |
| metadataTrad.dc.contributor.advisor | Keller, Armando Leopoldo; |
| metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8506076535904132; |
| metadataTrad.dc.publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| metadataTrad.dc.title | Detecção de presença de objetos utilizando sensoriamento Wi-Fi com Channel State Information; |
| metadataTrad.dc.description.resumo | O presente trabalho aborda a temática do sensoriamento Wi-Fi através do processamento do sinal Channel State Information (CSI), ao analisar os trabalhos mais significativos entre os poucos publicados nesta linha de estudo e propor uma aplicação de detecção de presença de diversos tipos de corpos, sejam orgânicos ou metálicos, de tamanhos e massas variados em um ambiente fechado. São utilizados dois microcontroladores ESP32 como transceptores e os algoritmos de aprendizado k-Nearest Neighbors (kNN), Random Forrest, Multi Layer Perceptron (MLP) e Support Vector Classifier (SVC) como ferramentas de processamento de dados e predição. Neste trabalho é possível verificar que é possível a detecção de objetos - tanto orgânicos como metálicos - em ambientes fechados através do sensoriamento Wi-Fi com sinal CSI. Outrossim, é exposto o impacto de variáveis climáticas neste tipo de aplicação bem como as limitações das técnicas de fingerprinting quanto à estas variações e também às mudanças de ambiente. A pesquisa tem como premissa realizar um experimento cuja reprodução seja factível para outros pesquisadores, por este motivo utilizou-se de equipamentos e ferramentas de software de baixo custo e fácil acesso. Além disso, são disponibilizados todos os parâmetros, tanto da montagem física do setup de teste como da etapa de processamento, a fim de que o experimento seja facilmente replicado.; |
| metadataTrad.dc.subject | Channel State Information; Sensoriamento Wi-Fi; Fingerprinting; Algoritmo de aprendizado; ESP32; |
| metadataTrad.dc.type | TCC; |
| metadataTrad.dc.date.issued | 2023-06-22; |
| metadataTrad.dc.identifier.uri | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13030; |
| metadataTrad.dc.audience.educationLevel | Graduação; |
| metadataTrad.dc.curso | Engenharia Elétrica; |
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Engenharia Elétrica [95]
Engenharia Elétrica