Н.А. Борсук1, А.В. Максимов2, В.Д. Дементьев3

1–3 Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана (г. Калуга, Россия)
1 vadim23dem@yandex.ru, 2 borsuk.65@yandex.ru, 3 av_maximov@bk.ru

Постановка проблемы. В современном мире в условиях повышенных санитарных требований актуальными становятся бесконтактные методы идентификации людей. В связи с этим необходимо рассмотреть технические особенности разработки инфраструктуры для сбора и обработки данных Channel State Information в контексте создания систем биометрической идентификации.

Цель. Показать реализацию базовой инфраструктуры для сбора CSI-данных с использованием доступных платформ.
Результаты. Представлены решения по реализации аппаратных модулей на базе микроконтроллеров ESP32, серверной части для приема данных и системы визуализации в реальном времени. Показано, что применение доступных компонентов позволяет создать функционирующую инфраструктуру сбора CSI-данных с частотой 10 пакетов в секунду. Отмечено, что разработанные компоненты формируют основу для дальнейшего создания полноценной системы бесконтактной биометрической идентификации и могут применяться в исследовательских целях.

Практическая значимость. С использованием полученных результатов можно создать функционирующую инфраструктуру для накопления экспериментальных данных, необходимых для разработки алгоритмов биометрической идентификации.

Борсук Н.А., Максимов А.В., Дементьев В.Д. Особенности разработки и реализации программно-аппаратного комплекса для биометрической идентификации на основе Wi-Fi CSI // Наукоемкие технологии. 2025. Т. 26. № 6. С. 48−52. DOI: https:// doi.org/10.18127/ j19998465-202506-05

1. Системы Wi-Fi Sensing: как определить присутствие и активность людей через анализ радиосигналов [Электронный ресурс] // VAS Experts. URL: https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/946574/.
2. Yanagimoto H., Tokioka W., Hashimoto K. Human Detection with WiFi CSI. Department of Applied Mathematics and Statistics, Institute of Technology of Cambodia, 2024. URL: https://www.researchgate.net/publication/385393909_Human_Detection_ with_WiFi_CSI.
3. Kotaru M., Joshi K., Bharadia D., Katti S. SpotFi: Decimeter Level Localization Using WiFi. Proceedings of ACM SIGCOMM. 2015. P. 269–282. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2785956.2787487.
4. Ma Y., Zhou G., Wang S. WiFi Sensing with Channel State Information: A Survey. ACM Computing Surveys. 2019. V. 52. № 3. Article № 46. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3310194.
5. Гладких А.А., Гараев А.В., Чернышов Д.Д., Потоцкий Д.Э., Селиванов К.В. Применение искусственного интеллекта в устройствах «умного дома» // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 5. С. 30-40. DOI: https://doi.org/10.18127/ j19998554-202405-03.