IDENTIFICAÇÃO DE MOVIMENTAÇÕES HUMANAS UTILIZANDO WI-FI COM CHANNEL STATE INFORMATION

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v6i11.6992

Palavras-chave:

Channel State Information, Inteligência Artificial., Processamento

Resumo

Esta pesquisa descreve o desenvolvimento de um sistema para a identificação de movimentações através de informações físicas do sinal WiFi como amplitude e fase, denominada Channel State Information (CSI). Com a captura de dados em um ambiente controlado utilizando o microcomputador Raspberry Pi 4, com um firmware customizado e com componentes para a emissão e transmissão de sinais Wi-Fi. Logo, os dados foram classificados por modelos de Machine Learning como SVM, Random Forest e KNN. Os resultados do experimento demonstraram a capacidade de detecção, concluindo-se que o CSI é uma alternativa não intrusiva para a identificação de movimentações de métodos tradicionais de monitoramento por imagens ou áudio.

 

 

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Maria Fernanda Cerne Magalhães, UNIARA

    Graduanda em Engenharia da Computação pela Universidade de Araraquara - UNIARA.

  • André Luiz da Silva, UNIARA

    Prof. Dr. na Universidade de Araraquara - UNIARA.

  • Fabiana Florian, UNIARA

    Docente na Universidade de Araraquara - UNIARA. Doutora em Alimentos e Nutrição pela UNESP (FCFAR).

Referências

DAMODARAN, Neena et al. Device free human activity and fall recognition using WiFi channel state information (CSI). CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction, v. 2, p. 1–17, 2020. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s42486-020-00027-1. Acesso em: 23 fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s42486-020-00027-1

GRINGOLI, Francesco et al. Free your CSI: A channel state information extraction platform for modern Wi-Fi chipsets. In: Proceedings of the 13th International Workshop on Wireless Network Testbeds, Experimental Evaluation & Characterization. 2019. p. 21-28. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3349623.3355477. Acesso em: 20 mar. 2025. DOI: https://doi.org/10.1145/3349623.3355477

IBM. O que é aprendizado supervisionado? [S. l.]: IBM, s. d. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/supervised-learning. Acesso em: 8 set. 2025.

IBM. O que é inteligência artificial (IA)? [S. l.]: IBM, s. d.(b). Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/artificial-intelligence. Acesso em: 27 ago. 2025.

IMBALANCED-LEARN DEVELOPERS. Imbalanced-learn documentation, [S. l.], 14 ago. 2025. Disponível em: https://imbalanced-learn.org/stable/. Acesso em: 28 set. 2025.

KUROSE, James F.; ROSS, Keith W. Redes de computadores e a internet: uma abordagem top-down. 8. ed. Porto Alegre: Pearson, 2021.

MA, Yongsen; ZHOU, Gang; WANG, Shuangquan. WiFi sensing with channel state information: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), v. 52, n. 3, p. 1–36, 2019. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3310194. Acesso em: 25 maio 2025. DOI: https://doi.org/10.1145/3310194

SCHULZ, Matthias; WEGEMER, Daniel; HOLLICK, Matthias. Nexmon: The C-based Firmware Patching Framework. Disponível em: https://nexmon.org. Acesso em: 20 mar. 2025.

TANENBAUM, Andrew S.; FEAMSTER, Nick; WETHERALL, David. Redes de computadores. 6. ed. Porto Alegre: AMGH, 2021.

THE NUMPY DEVELOPERS. NumPy v2.0 Manual. [S. l.]: The Numpy Developers, 2024. Disponível em: https://numpy.org/doc/stable/. Acesso em: 8 set. 2025.

THE PANDAS DEVELOPMENT TEAM. pandas 2.2.2 documentation. [S. l.]: The Pandas Development Team, 2024. Disponível em: https://pandas.pydata.org/docs/. Acesso em: 8 set. 2025.

THE SCIKIT-LEARN DEVELOPERS. scikit-learn 1.5 documentation. [S. l.]: The Scikit-Learn Developers, 2024. Disponível em: https://scikit-learn.org/stable/. Acesso em: 8 set. 2025.

TRINDADE, Eduardo Fabrício Gomes; DE ALMEIDA, Felipe Silveira; PEREIRA JUNIOR, Lourenço Alves Pereira. Além do Sinal: Autenticação Biofísica com Wi-Fi CSI e Raspberry Pi. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). SBC, 2024. p. 32-47. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg/article/download/30015/30014/. Acesso em: 05 fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2024.241787

WANG, Yuxi; WU, Kaishun; NI, Lionel M. Wifall: Device-free fall detection by wireless networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, v. 16, n. 2, p. 581–594, 2016. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7458186. Acesso em: 11 mar. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/TMC.2016.2557792

WANG, Zhu et al. Wi-Fi CSI-based behavior recognition: From signals and actions to activities. IEEE Communications Magazine, v. 56, n. 5, p. 109–115, 2018. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8360860. Acesso em: 5 fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1700144

Downloads

Publicado

20/11/2025

Como Citar

IDENTIFICAÇÃO DE MOVIMENTAÇÕES HUMANAS UTILIZANDO WI-FI COM CHANNEL STATE INFORMATION. (2025). RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 6(11), e6116992. https://doi.org/10.47820/recima21.v6i11.6992