Глобально существует два подхода к обнаружению движения при помощи Wi-Fi-устройств. Первый и самый простой основан на индикаторе уровня принятого сигнала, а второй — на анализе более полной информации о состоянии канала связи. Ученые предложили рассмотреть новые подходы из обеих категорий. В качестве статистического алгоритма был выбран фильтр Колмогорова-Винера, а в качестве нейросетевого рассмотрена нейронная сеть с рекуррентными блоками. Результаты экспериментального исследования показали, что точность нейросетевого подхода выше, чем у алгоритма, основанного на фильтре Колмогорова-Винера, который, кроме того, требует дополнительной предварительной настройки определения уровня шума в помещении. Результаты работы помогут разработать универсальный подход к слежению за движениями человека при помощи Wi-Fi-сканирования.
Источник: портал «Научная Россия» фото: yandex.ru
