Detecção de presença de objetos utilizando sensoriamento Wi-Fi com Channel State Information
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Graduação | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Keller, Armando Leopoldo | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/8506076535904132 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Stein, Felipe Vinícius | |
| Curso (dc.curso) | Engenharia Elétrica | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2024-03-13T17:45:45Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2024-03-13T17:45:45Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2023-06-22 | |
| Resumo (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. | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13030 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Channel State Information | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sensoriamento Wi-Fi | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Fingerprinting | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Algoritmo de aprendizado | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | ESP32 | pt_BR |
| Título (dc.title) | Detecção de presença de objetos utilizando sensoriamento Wi-Fi com Channel State Information | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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