В.Д. Дементьев1, Н.А. Борсук2, Т.А. Онуфриева3

1–3 Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)

1vadim23dem@yandex.ru, 2borsuk.65@yandex.ru, 3onufrievata@bmstu.ru

Постановка проблемы. Автоматизация контроля доступа на промышленных предприятиях требует надежных и гигиенически безопасных методов идентификации персонала. Традиционные биометрические технологии – сканирование отпечатков пальцев, распознавание лица – имеют существенные ограничения в условиях производства: загрязнение рук, средства индивидуальной защиты, высокая проходимость контрольно-пропускных пунктов. Перспективным решением является бесконтактная идентификация на основе анализа информации о состоянии радиоканала (Channel State Information, CSI) Wi-Fi сигналов.

Цель. Рассмотреть особенности разработки и практической реализации системы биометрической аутентификации на основе CSI-данных, включающей аппаратную платформу для захвата сигналов, алгоритмы предобработки и модель машинного обучения для классификации пользователей с высокой точностью идентификации.

Результаты. Создана полнофункциональная система, достигающая точности классификации 92,3% при идентификации трех сотрудников и абсолютной надежности детекции присутствия человека в зоне контроля. Разработана специализированная архитектура двухветвевого трансформера для совместной обработки амплитудных и фазовых характеристик сигнала.

Практическая значимость. Система обеспечивает бесконтактную идентификацию сотрудников на проходной без необходимости физического взаимодействия с терминалом, что особенно актуально для предприятий с повышенными требованиями к гигиене и охране труда.

Дементьев В.Д., Борсук Н.А., Онуфриева Т.А. Особенности технической реализации системы биометрической аутентификации на основе анализа состояния каналов Wi-Fi сигналов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2026. Т. 24. № 3. С. 33−43. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202603-04

1. Avola D., Bernardini A., Danese F., Lezoche M., Mancini M., Pannone D., Ranaldi A. Transformer-Based Person Identification via Wi-Fi CSI Amplitude and Phase Perturbations. arXiv preprint arXiv:2507.12854. 2025. https://arxiv.org/abs/2507.12854.
2. Системы Wi-Fi Sensing: как определить присутствие и активность людей через анализ радиосигналов. VAS Experts. https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/946574/.
3. Yanagimoto H., Tokioka W., Hashimoto K. Human Detection with WiFi CSI. Department of Applied Mathematics and Statistics. Institute of Technology of Cambodia. 2024. https://www.researchgate.net/publication/385393909_Human_Detection_with_WiFi_CSI.
4. Kotaru M., Joshi K., Bharadia D., Katti S. SpotFi: Decimeter Level Localization Using WiFi // Proceedings of ACM SIGCOMM. 2015. P. 269−282. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2785956.2787487.
5. Ma Y., Zhou G., Wang S. WiFi Sensing with Channel State Information: A Survey // ACM Computing Surveys. 2019. V. 52. № 3. article no. 46. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3310194.
6. Using CSI from Wi-Fi-Enabled IoT for Authentication // Axiros Blog. https://www.axiros.com/blog/2021/07/19/using-csi-from-wi-fi-enabled-iot-for-authentication.
7. Chen X., Liu Y., Zhang X. et al. CSI-Based Human Activity Recognition: A Survey // IEEE Access. 2024. https://arxiv.org/html/2507.12854v1.
8. Iroanwusi C.G., Davies I.N., Bassey A.T. Secure Biometric Signal Processing: A Review // International Journal of Computer Science and Multimedia Technology. October 2025. V. 11. № 9. P. 93−107. DOI:10.56201/ijcsmt.vol.11.no9.2025.pg93.107. https://www.researchgate.net/publication/396237837_Secure_Biometric_Signal_Processing_A_Review.
9. Ghazali K.W.M., Zaidi N.I.N., Azman F.N., Mohammed N. Multi-Modal Biometric Authentication System Using Score Fusion Techniques // International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS). December 2025. V. 9. № 11. P. 3507−3514. DOI:10.47772/IJRISS.2025.91100278. https://www.researchgate.net/publication/398419445_Multi-Modal_Biometric_Authentication_System_Using_Score_Fusion_Techniques.
10. Rozanov I., Sotnikov A., Kim T. Simulation model parameter optimization method for multidimensional signals // Journal of Physics: Conference Series. 2024. V. 2701. № 1. Article № 012023. DOI: 10.1088/1742-6596/2701/1/012023. https://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-85187211454&origin=resultslist.
11. Gorshkov Y.G. Visualization of a Person's Emotional Tension by a Speech Signal // Scientific Visualization. 2023. V. 15. № 2. P. 102−112. DOI: 10.26583/sv.15.2.09. https://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-85165159178&origin=resultslist.
12. Информационно-измерительные и управляющие системы // М.: Радиотехника. 2025. ISSN 2070-0814.  http://radiotec.ru/ru/journal/Information-measuring_and_Control_Systems/number/2025-6.