Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Особенности разработки и реализации программно-аппаратного комплекса для биометрической идентификации на основе Wi-Fi CSI

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

обзорная статья УДК 004.457 Страницы: 48-52 doi.org/10.18127/j19998465-202506-05

  1. 1,2,3 Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана (г. Калуга, Россия)

Аннотация

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.

Поступила
13.10.2025
Одобрена
23.10.2025
Принята
10.11.2025

Для цитирования

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

Список источников
  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.
Полный текст, PDF 350 ₽