Исследование и разработка методов повышения точности определения местоположения объектов в пространстве с использованием технологий беспроводных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Ассур, Олег Сергеевич

• Ассур, Олег Сергеевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Ассур, Олег Сергеевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Обзор беспроводных технологий и методов, применяемых при решении задачи локального позиционирования объектов

1.1. Классификация систем позиционирования

1.2. Технологии локального позиционирования

1.3. Методы локального позиционирования

1.4. Методы увеличения точности локального позиционирования

1.4.1. Использование планов помещений и модели перемещения объекта

1.4.2. Коррекция оценок координат близкорасположенных объектов

1.4.3. Комбинация нескольких беспроводных технологий

1.5. Постановка задач диссертации

1.6. Выводы

ГЛАВА 2. Разработка методов увеличения точности позиционирования по данным беспроводных сетей

2.1. Экспериментальная оценка точности существующих алгоритмов определения местоположения

2.1.1. Описание объекта испытаний

2.1.2. Экспериментальная настройка системы позиционирования

2.1.3. Анализ точности существующих методов позиционирования

2.2. Адаптация и применение методов корреляционно-экстремальных систем

2.2.1. Определение и классификация КЭС

2.2.2. Принцип действия КЭС

59

2.2.3. Сравнение КЭС и систем локального позиционирования

2.2.4. Адаптация методов КЭС

2.2.5. Применение методов КЭС

2.3. Разработка комплексного метода позиционирования по данным беспроводных сетей Wi-Fi и устройств BLE

2.3.1. Совместное применение методов позиционирования

2.3.2. Совокупное использование беспроводных технологий

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. Синтез систем позиционирования объектов по данным беспроводных сетей стандарта IEEE 802.11 (Wi-Fi)

3.1. Предпроектный анализ

3.2. Синтез сетевой инфраструктуры

3.3. Планирование и проведение экспериментальной настройки

3.4. Постэкспериментальный анализ качества работы системы

3.5. Процедура синтеза систем Wi-Fi позиционирования

3.6. Практическая реализация процедуры синтеза

3.7. Выводы

ГЛАВА 4. Практическое применение результатов исследования

4.1. Разработка прикладного программного обеспечения

4.1.1. Характеристики программного комплекса

4.1.2. Описание взаимодействия компонент

4.2. Апробация исследований

4.2.1. Техническое задание

4.2.2. Предпроектный анализ

4.2.3. Экспериментальная настройка системы позиционирования

4.2.4. Динамическое тестирование системы позиционирования

4.3. Внедрение результатов исследований

4.4. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Акты об использовании результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов повышения точности определения местоположения объектов в пространстве с использованием технологий беспроводных сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Одной из важных проблем приложения технологий беспроводных сетей является разработка методов определения местоположения объектов в пространстве.

Для определения положения объектов вне помещений успешно применяются технологии спутниковой навигации (GPS, ГЛОНАСС), а также технологии, использующие средства мобильной связи (GSM). Однако для определения местоположения объектов внутри помещений они малопригодны либо в связи с низкой точностью (GSM), либо в связи с невозможностью применения вследствие ослабления спутникового сигнала в стенах и перекрытиях зданий.

Для определения местоположения объектов в помещениях используются технологии беспроводных сетей, такие как Bluetooth, Wi-Fi или ZigBee, среди которых наиболее широкое распространение получили сети стандарта IEEE 802.11 (известные также как сети Wi-Fi). Методы позиционирования в этом случае чаще всего базируются на использовании данных о мощности Wi-Fi сигналов, принимаемых объектами от различных точек доступа. Ключевая проблема здесь - обеспечение требуемой точности при всём многообразии внешних факторов, значительно усложняющих реальную интерференционную картину Wi-Fi покрытия.

Вопросам позиционирования объектов по данным беспроводных сетей посвящены многие отечественные и зарубежные работы. Среди публикаций, посвя-щённых анализу современных методов и технологий позиционирования, следует выделить обзорные работы Овчинникова С. и Гайкович Г.Ф., в которых рассматривается широкий круг вопросов, связанных с применением беспроводных технологий для решения задач позиционирования. Также стоит отметить работу Кур-дина В.А., Шарапова А.П. и Аникина А., посвященную сравнению методов локального позиционирования и анализу их применимости в системах радиодоступа стандарта DECT.

Кроме того, необходимо отметить исследования, ориентированные на решение задачи увеличения точности локального позиционирования. Среди работ, относящихся к данной тематике, следует назвать публикации Галова А.С. и Мо-

щевкина А.П., относящиеся к вопросам фильтрации данных об уровне мощности беспроводных сигналов, а также диссертационную работу Сухова В.А., посвященную вопросу увеличения определения местоположения объектов в Wi-Fi сетях.

Среди зарубежных ученых нужно выделить фамилии Bahl P. и Padmanabhan V.N., в работах которых изложены фундаментальные принципы функционирования систем Wi-Fi позиционирования. Их публикации фактически заложили основу таких систем. Также необходимо упомянуть статью Roos T., Myllymaki P. и др., в которой изложены математические принципы применения вероятностных методов для решения задачи локального позиционирования, и публикацию Chan L., Chiang J. и др., рассматривающих проблему локализации положения групп близкорасположенных объектов.

Не смотря на обилие публикаций по данной тематике, многие вопросы, связанные с увеличением точности систем позиционирования остаются разработанными в недостаточной степени. К ним относятся, в частности, совместное применение нескольких методов обработки информации и одновременное совокупное использование беспроводных технологий.

Кроме того, одним из перспективных направлений для повышения точности локализации положения объектов по данным беспроводных сетей является адаптация методов корреляционно-экстремальных систем, решающих схожие задачи в смежной области навигации и наведения летательных аппаратов. Этот вопрос в литературе также ранее не рассматривался.

Системы позиционирования позволяют отслеживать местоположение персонала, проводить инвентаризацию активов организации, а также обеспечивают быстрый доступ к оборудованию и транспортным средствам. Данные области применения требуют высокой точности определения местоположения объектов (до нескольких метров). Это позволяет считать точность определения местоположения в беспроводных сетях важной характеристикой систем позиционирования, а исследование методов ее повышения актуальной научной задачей.

Цель работы. Целью диссертации является увеличение точности локализации местоположения объектов в беспроводных сетях стандарта IEEE 802.11 (сети Wi-Fi) по данным об уровнях мощности сигналов за счёт разработки новых и модернизации существующих методов обработки информации.

Объектом исследования являются системы локального Wi-Fi позиционирования объектов по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов. Предмет исследования составляют методы определения местонахождения объектов, основанные на обработке информации об уровнях мощности сигналов, принимаемых объектом от базовых станций.

Для достижения цели работы были поставлены следующие основные задачи исследования:

1. Экспериментальная оценка точности определения локальных координат объектов, достигаемой применением существующих методов обработки информации об уровнях мощности Wi-Fi сигналов.

2. Разработка алгоритмов локализации местонахождения объектов в сетях Wi-Fi на базе методов корреляционно-экстремальных систем.

3. Разработка методов повышения точности локального позиционирования объектов и их групп за счёт использования совокупности методов обработки информации и комбинации беспроводных технологий.

4. Разработка процедуры построения систем позиционирования объектов по данным беспроводных сетей стандарта IEEE 802.11 (Wi-Fi).

Методы исследования. Основные теоретические и экспериментальные исследования диссертационной работы выполнены с применением методов системного анализа, обработки информации, математической статистики и методов объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработана новая мера близости для существующего модернизированного метода ^-ближайших соседей на базе алгоритма обобщённой фазовой корреляции, применяемого в корреляционно-экстремальных системах. Применение разработанной меры позволяет достигнуть меньших

значений ошибки позиционирования по сравнению с существующими мерами близости.

2. Разработан алгоритм локализации положения объектов и их групп на основании совместного использования методов обработки информации об уровнях мощности сигналов Wi-Fi точек доступа и устройств BLE (Bluetooth Low Energy). Для осуществления взаимной коррекции оценок координат близкорасположенных объектов предложен новый подход, основанный на оценке степеней уверенности в правильности своего решения для каждого из совместно используемых методов позиционирования.

3. Предложена процедура синтеза систем локального Wi-Fi позиционирования по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов. Отличие разработанной процедуры от существующих заключается в том, что она не зависит от используемого оборудования и позволяет производить анализ качества систем до их промышленного внедрения.

Практическая значимость работы состоит в разработке процедуры синтеза систем Wi-Fi позиционирования объектов, а также алгоритмических и программных средств, позволяющих определять координаты объектов по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов с высокой точностью.

Применение разработанной процедуры синтеза систем Wi-Fi позиционирования объектов в значительной степени упрощает настройку и внедрение подобных систем. Алгоритмы оценки качества, предложенные в рамках этой процедуры, позволяют выявлять проблемные зоны и участки ещё до введения системы в промышленное использование, что позволяет сократить расходы, связанные с эксплуатацией системы.

Разработанные методы определения местоположения объектов по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов обладают достаточными точностными характеристиками для построения высокоточных систем локального позиционирования. Это позволяет решить ряд важных практических задач, таких как оперативный контроль доступа в зоны повышенной опасности, мониторинг соблюдения регламентных маршрутов и т.д. Решение этих задач актуально на тер-

риториально распределённых объектах и объектах, где применение стандартных систем контроля и управления доступом (СКУД) невозможно. К числу таких объектов относятся газо- или нефтеперерабатывающие заводы, площадь которых может составлять несколько квадратных километров, а также плавучие буровые установки, где, согласно требованиям морской безопасности, недопустимо применение СКУД, блокирующих вход или выход из помещений.

Системы локального позиционирования, использующие для вычисления местоположения объектов данные об уровнях мощности беспроводных сигналов, применяют одинаковый набор методов обработки информации, поэтому основные результаты диссертационной работы могут быть использованы при построении систем локального позиционирования на базе беспроводных технологий иных разновидностей.

Достоверность научных результатов подтверждена теоретическими выкладками, результатами экспериментальных исследований, а также сравнением полученных результатов с данными, приведёнными в научной литературе.

Реализация результатов диссертации. Основные теоретические и практические результаты, полученные в диссертации, были использованы при построении системы локального позиционирования сотрудников и посетителей на защи-щённом промышленном объекте ПАО «Газпром» Московского региона.

Алгоритмы локального позиционирования объектов, разработанные в рамках диссертационной работы, были включены в состав программно-аппаратного комплекса мониторинга местоположения объектов, разработанного компанией ООО «Гардлайнер», и были использованы в учебном курсе «Интеллектуальные информационные системы» кафедры управления и информатики НИУ «МЭИ».

Апробация работы. Основное содержание работы докладывалось на XXI и XXII международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии» (Москва, 2013 - 2014 гг.), на XXXI международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах - 2015» (Пенза, 2015 г.), а также на XIV международной конферен-

ции молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании и управлении», IT + 8&БЛ15 (Гурзуф, 2015 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 12 печатных работах [19, 21, 30, 59, 60, 76, 79, 84, 85, 88, 117, 118], в том числе 3 статьях [76, 85, 88] в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. В диссертации предложены методы обработки информации, предназначенные для позиционирования объектов по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов, а также процедура синтеза систем локального Wi-Fi позиционирования. Разработанная процедура включает алгоритмы оценки качества подобных систем. По результатам исследования разработан комплекс программ, реализующий предложенную процедуру синтеза, а также набор методов локального позиционирования объектов, рассмотренных и разработанных в рамках диссертации. Таким образом, настоящая диссертация соответствует формуле специальности 05.13.01 (системный анализ, управление и обработка информации) по пунктам 4, 5 и 11 паспорта научной специальности.

Структура, объём и содержание работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Основная часть работы содержит 149 страниц машинописного текста, 32 рисунка и 22 таблицы. Список литературы включает 120 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены ее цель и задачи, сформулированы научная новизна и практическая значимость полученных результатов и приведено краткое содержание диссертации по главам.

В первой главе диссертации рассматриваются основные методы и беспроводные технологии, применяемые при определении местоположения объектов в системах позиционирования разного масштаба.

Беспроводными технологиями систем локального позиционирования являются сети микросотовой связи DECT, а также радиосети Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee и nanoLOC. Каждая из технологий обладает своими преимуществами, но

наибольшее распространение на практике получила технология Wi-Fi, являющаяся признанным стандартном организации беспроводных локальных вычислительных сетей (ЛВС).

Методы систем локального позиционирования, рассчитывающие местоположение объектов по данным об уровнях мощности сигналов (RSS), принимаемых объектом от базовых станций (точек доступа Wi-Fi), принято делить на две группы - методы, в основу которых положено построение модели распространения сигнала, и методы, базовые принципы которых взяты из теории классификации. Вторая группа методов в свою очередь подразделяется на две категории -детерминистские и вероятностные методы. Первые используют методы группы ближайшего соседа, вторые применяют теорему Байеса.

В литературе показано, что методы первой группы обладают более низкой точностью по сравнению с методами второй группы. Их средняя точность на практике составляет порядка 5-10 метров, в то время как точность методов, основанных на классификации полученных измерений, может достигать нескольких метров.

Важно отметить, что методы систем локального позиционирования по данным об уровне мощности беспроводных сигналов практически не зависят от используемой беспроводной технологии. Это позволило сосредоточиться на системах Wi-Fi позиционирования без исключения общности решаемой задачи и полученных результатов.

Также в рамках первой главы был выполнен анализ существующих подходов к увеличению точности локализации положения объектов, в результате которого были выявлены актуальные научные проблемы и уточнены задачи диссертации. К числу актуальных проблем относятся отсутствие единой научно обоснованной процедуры построения систем Wi-Fi позиционирования объектов, отсутствие исследований, направленных на применение методов корреляционно -экстремальных систем, а также недостаточная проработка вопроса позиционирования групп близкорасположенных объектов.

В качестве критериев оценки точности позиционирования были выбраны средняя и максимальная ошибка позиционирования. Значения этих ошибок позволяют в полной мере оценить итоговую точности системы за счёт учёта её регулярного поведения (средняя ошибка) и исключительных ситуаций, отрицательно влияющих на результирующую точность (максимальная ошибка).

Вместе со значениями средней и максимальной ошибки также оценивались значения минимальной ошибки и разброса. Разброс значений ошибки рассчитывался как разница между минимальным и максимальным значением ошибки. Использование такой оценки разброса вместо величины среднеквадратического отклонения (СКО) обусловлено тем, что нет оснований рассчитывать на нормальность распределения ошибки.

Вторая глава посвящена разработке методов увеличения точности локального позиционирования объектов. В ней отражены результаты экспериментального исследования точности существующих алгоритмов, подтвердившего преимущество методов, базирующихся на идеях теории классификации, над методами, основанными на использовании модели распространения сигналов, с точки зрения значений средней и максимальной ошибок. Это позволило рекомендовать данные методы в качестве основы для построения высокоточных систем локального позиционирования.

Во второй главе также был рассмотрен вопрос повышения точности за счёт адаптации методов корреляционно-экстремальных систем и совместного использования нескольких беспроводных технологий и методов позиционирования.

Адаптация методов корреляционно-экстремальных систем (КЭС) для решения задач локального позиционирования заключалась в поиске точек соприкосновения этих предметных областей. Принцип действия КЭС заключается в статистическом поиске внутри предварительно сформированной матрицы наблюдений одной или нескольких записей, наиболее похожих на вектор текущих наблюдений.

Близость изложенной постановки к задаче систем локального позиционирования позволила рассмотреть решающие функции алгоритмов корреляционно-

экстремальных систем как меры близости для модифицированного метода k-ближайших соседей. На основании этого была разработана новая мера близости, а именно мера обобщённой фазовой корреляции. Результаты экспериментального исследования точности данной меры показали, что значения средней и максимальной ошибок позиционирования с использованием этой меры оказались ниже аналогичных значений существующих мер близости.

Совместное применение нескольких методов позиционирования основано на том, что методы используют разный математический аппарат и допускают ошибки в разных точках тестовой выборки. Это позволило предположить, что одновременное использование разных методов или одинаковых методов с разными параметрами даст возможность увеличить точность. В связи с этим были исследованы различные комбинации модифицированного метода k-ближайших соседей и наивного байесовского классификатора. Проведённое исследование показало эффективность данного подхода с точки зрения уменьшения величины средней ошибки: на полученных экспериментальных данных снижение составило 15%. Значение максимальной ошибки при этом практически не изменилось. Сохранение величины максимальной ошибки обусловлено наличием областей, в которых приём Wi-Fi сигнала затруднён из-за наличия посторонних предметов.

Кроме одновременного использования методов позиционирования, также рассматривалась возможность совокупного применения разных беспроводных технологий. Практической проблемой, приводящей к необходимости такого решения, является наличие значительных ошибок в одной или нескольких областях.

В этом случае необходимо установить дополнительные источники сигнала, по которым положение объекта можно будет установить более точно. Основными требованиями к таким источникам являются малые геометрические размеры и высокая автономность. Так как точки доступа Wi-Fi этим требованиям не соответствуют, то было предложено использовать источники Bluetooth с низким энергопотреблением (BLE - Bluetooth Low Energy), также называемые «маяками».

Коррекция положения объекта с использованием BLE «маяков» производится путем смещения Wi-Fi оценки координат объекта в сторону «маяка» с мак-

симальным значением принимаемой мощности сигнала. Применение данного подхода позволило существенно (более чем на 25%) снизить значение максимальной ошибки позиционирования, а также уменьшило значение средней ошибки (средняя ошибка уменьшилась на 20%).

Использование технологии Bluetooth также позволило увеличить точность позиционирования групп близкорасположенных объектов. Группы объектов с включёнными Bluetooth приёмниками выявляются за счёт периодического опроса каждым из объектов списка видимых Bluetooth устройств.

Для осуществления коррекции местоположения близкорасположенных объектов был разработан специальный метод, основанный на оценке степеней уверенности в правильности решения для каждого из используемых методов позиционировании.

Понятие степени уверенности было введено авторами одной из работ, по-свящённых решению задачи позиционирования групп объектов, как численная мера, позволяющая выявлять в группе объекты, позиционируемые наиболее точно. Недостатком существующего подхода является то, что степень уверенности предлагается оценивать не на основании данных используемых методов позиционирования, а на основании косвенных ограничений фильтра частиц. Отсутствие последнего приводит к невозможности применения данного подхода. Поэтому была предложена иная оценка степени уверенности, причем своя для каждого из совместно используемых методов позиционирования. Для наивного байесовского классификатора оценивается отличие от единицы значения апостериорной вероятности нахождения объекта в заданной точке. Для модифицированного метода k-ближайших соседей рассчитывается отличие от единицы нормированного средневзвешенного расстояния k-ближайших соседей до центроида (центра масс фигуры, сформированной k-ближайшими соседями).

Результаты применения разработанного комплексного подхода, основанного на совместном использовании разных беспроводных технологий и методов позиционирования, показали существенное снижение (не менее, чем на 20%) значе-

ний средней и максимальной ошибок позиционирования, как для одиночных объектов, так и для их групп.

Третья глава содержит результаты разработки процедуры синтеза систем позиционирования объектов по данным беспроводных сетей стандарта IEEE 802.11 (Wi-Fi). В основе данной процедуры лежит совокупность основополагающих принципов, главными из которых являются системность, универсальность и унификация технических решений.

Цель процедуры синтеза заключается в создании системы позиционирования, отвечающей предъявленным к ней функциональным требованиям, каждое из которых накладывает ограничения на предельные значения ошибок системы. Поэтому задача процедуры может быть сформулирована как выработка перечня шагов, необходимых для построения системы заданной категории точности, а также определение действий, позволяющих произвести анализ качества построенной системы для оптимизации режимов её работы.

Процедура состоит из четырёх основных этапов - предпроектный анализ, синтез сетевой инфраструктуры, планирование и проведение экспериментальной настройки, а также постэкспериментальный анализ полученных результатов.

На первом этапе определяются цели использования системы и на основании этого предъявляются требования к её точности, определяющие необходимость модернизации существующей беспроводной сети. Для этого предложена классификация систем по категориям точности и выработаны рекомендации по количеству и размещению источников для систем каждой из категорий.

На втором этапе синтеза сетевой инфраструктуры производится настройка беспроводных источников (точек доступа в сеть) и организация единой сети передачи данных для связи между объектами и сервером позиционирования.

Этап планирования и проведения экспериментальной настройки заключается в формировании обучающей и тестовой выборок. Для этого в соответствии с разработанными рекомендациями определяются опорные точки измерений, количество и способ этих измерений, а также формируется состав позиционируемых устройств.

Четвертым этапом является постэкспериментальный анализ. Речь идет о том, что кроме непосредственной настройки необходимо также оценить ее качество. Для этого было предложено:

1) Оценивать точность системы по данным обучающей и тестовой выборок;

2) Выявлять наличие в обучающей выборке выбросов и противоречивых данных;

3) Определять состав и параметры методов позиционирования для достижения требуемых значений целевых критериев точности;

4) Дополнять систему методами увеличения точности позиционирования при актуальности таких проблем как недостаточная зональная точность системы или снижение точности позиционирования групп близкорасположенных объектов.

Для выполнения настройки системы и анализа ее качества были разработаны оригинальные алгоритмы и прикладные программные средства, позволяющие в полной мере реализовать предложенную процедуру и в значительной степени упрощающие настройку и внедрение подобных систем.

Главный результат, которого позволяет добиться предложенная процедура -это получение необходимых стабильных точностных характеристик системы. Это достигается за счет наличия в составе предложенной процедуры средств анализа качества, позволяющих выявлять проблемные места в работе системы еще на этапе ее настройки и минимизирующих тем самым риск ухудшения значений целевых показателей работы системы в процессе ее промышленной эксплуатации.

В четвертой главе представлены результаты практической реализации и применения алгоритмов, разработанных в рамках диссертации. Практическое применение результатов исследования заключалось в разработке прикладного программного обеспечения, апробации системы, построенной на его основе, а также внедрении разработанных алгоритмических средств в состав существующей промышленной системы локального позиционирования.

Разработанный программный комплекс является развитием программного обеспечения, реализующего процедуру синтеза систем Wi-Fi позиционирования.

Комплекс построен на базе клиент серверной архитектуры и состоит из двух приложений - соответственно клиента и сервера позиционирования.

Основными функциями разработанного программного комплекса являются настройка системы позиционирования, анализ качества произведенной настройки, позиционирование объектов в режиме онлайн, а также выгрузка получаемых результатов для их последующего анализа с использованием современных математических пакетов или для передачи данных в АСУ более высокого уровня.

Разработанный комплекс программных средств построен на базе независимых программных модулей и соответствует основным требованиям, предъявляемым к промышленному программному обеспечению: отказоустойчивость, модульность, масштабируемость, переносимость. Этот комплекс реализует набор функций, достаточный для решения задачи локального позиционирования с высокой точностью.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ассур, Олег Сергеевич, 2017 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Овчинников С. Системы позиционирования и мониторинга. // Технологии и средства связи. - 2014. - №2. - С. 18-22.

2. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования / Под. ред. Перова А.И., Харисова В.Н. изд. 4-е, перераб. и доп. М.: Радиотехника. 2010. 800 с.

3. Перов, А. И. Основы построения спутниковых радионавигационных систем. М.: Радиотехника. 2012. 240 с.

4. Малышев А.В., Семенова А.Ю., Омельянчук Е.В. Обзор технологий позиционирования мобильных объектов в реальном времени. // Международный союз ученых «Наука. Технологии. Производство». - 2014. № 3. С. 115-118.

5. Быбка А.И., Дереев А.Ю., Зеленин А.Н. Особенности позиционирования абонентов в сети GSM // Информационные технологии. - 2009. - Т. 6. - №. 2. - С. 42.

6. Киров Д.А. Перспективы применения беспроводных сенсорных сетей в задачах позиционирования и управления мобильными объектами. // XL Неделя науки СПбГПУ: материалы международной научно-практической конференции.

4. VIII. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. -184 с. - 2011. - Т. 46. - №. 5. - С. 30.

7. Миниахметов Р.М., Рогов А.А., Цымблер М.Л. Обзор алгоритмов локального позиционирования для мобильных устройств. // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. - 2013. - Т. 2. - №. 2. - C. 83-96.

8. Щекотов М. С. Анализ подходов к позиционированию внутри помещений с использованием трилатерации сигналов Wi-Fi. // Труды СПИИРАН. - 2014. - Т.

5. - №. 36. - С. 206-214.

9. Терентьев Д.С. Предоставление услуг в конвергентных сетях связи для абонентских терминалов с интеграцией услуг позиционирования на базе Wi-Fi. // Т-Сотт-Телекоммуникации и Транспорт. - 2009. - №. S3. - С. 164-166.

10. Маслов В.А., Финогеев А.А., Финогеев А.Г. Методика идентификации и событийного управления мобильными устройствами на основе технологии

Bluetooth. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2008. - №. 2. - С. 64-72.

11. Гайкович Г.Ф. Беспроводные технологии и их применение в промышленности. Передача речевой информации через WPAN. // Электронные компоненты. - 2010. - №12. - С. 57-62.

12. Курдин В.А., Шарапов А.П. Определение местонахождения абонента в системе радиодоступа стандарта DECT с помощью методов статистического анализа. // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». - 2008. - Т. 1. - С.58-61.

13. Аникин А. Определение местоположения мобильного объекта с помощью приемопередатчиков nanoLOC фирмы Nanotron. // Беспроводные технологии. - 2007. - №3. - C. 38-41.

14. Кучерявый А.Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги. // Электросвязь. - 2009. - №. 1. - С. 14-19.

15. Решение Государственной Комиссии по Радиочастотам при Министерстве Информационных Технологий и Связи Российской Федерации от 07 мая 2007 г. № 07-20-03-001 «О выделении полос радиочастот устройствам малого радиуса действия».

16. Решение Государственной Комиссии по Радиочастотам при Министерстве Связи и Массовых Коммуникаций Российской Федерации от 20 декабря 2011 г. № 11-13-02 (ред. от 13.10.2014) «Об утверждении Порядка проведения экспертизы возможности использования заявленных радиоэлектронных средств и их электромагнитной совместимости с действующими и планируемыми для использования радиоэлектронными средствами, рассмотрения материалов и принятия решений о присвоении (назначении) радиочастот или радиочастотных каналов в пределах выделенных полос радиочастот».

17. Овчинников С. Технологии локального позиционирования. // Технологии и средства связи. - 2014. - №3. - С. 26-30.

18. Исследование возможности локального позиционирования в беспроводных сетях IEEE 802.15.4. / Поникар А.В., Евсеев О.В., Анциперов В.Е., Мансуров

Г.К. // Материалы IV Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь» -ИРЭ РАН, 2010. - Т. 29. - С. 914-918.

19. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Методы позиционирования объектов в пространстве. // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Девятнадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов (28 февраля - 1 марта 2013 г., Москва): Тез. докл. В 4 т. М.: Издательский дом МЭИ. Т. 2. С. 61-62.

20. Real time location system using Wi-Fi. / Denis Т., Weyn M., Williame K., Schrooyen F. // Productive Technologies Whitepaper. - 2006.

21. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Сравнительный анализ методов и систем локального позиционирования. // Информационные технологии в науке, образовании и управлении: труды международной конференции IT + S&E'15 (Гурзуф, 22 мая-01 июня 2015 г) / под. ред. проф. Е.Л. Глориозова. М.: ИНИТ, 2015. Весенняя сессия. С. 172-182.

22. Motley A.J., Keenan J.M.P. Personal communication radio coverage in buildings at 900 MHz and 1700 MHz. // Electronics Letters. - 1988. - V. 24. - N. 12. - P. 763-764.

23. Chen Y., Kobayashi H. Signal strength based indoor geolocation. // Proceedings of the IEEE International Conference on Communications. New York, USA. -2002. - V. 1. - P. 436-439.

24. Аверин И.М., Семенов В.Ю. Позиционирование пользователей с использованием инфраструктуры локальных беспроводных сетей. // Труды IV Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь». - Москва, 2010. - C. 474479.

25. An indoors wireless positioning system based on wireless local area network infrastructure. / Wang, Y., Jia, X., Lee H.K., Li, G.Y // Proceedings of 6th International Symposium on Satellite Navigation Technology Including Mobile Positioning & Location Services. Melbourne, Australia. - 2003. - N. 54.

26. Bahl P., Padmanabhan V.N. RADAR: An in-building RF based user location and tracking system. // Proceedings of IEEE INFOCOM. - 2000. - P. 775-784.

27. Bahl P., Padmanabhan V.N., Balachandran A. Enhancements to the RADAR user location and tracking system. // Microsoft Research Technical Report: MSR-TR-00-12. 2000.

28. Indoor positioning techniques based on wireless LAN. / Li B., Salter, J., Dempster, A.G., Rizos C. // Proceedings of the First IEEE International Conference on Wireless Broadband and Ultra Wideband Communications. - 2006.

29. Location determination of a mobile device using IEEE 802.11 b access point signals. / Saha S., Kamalika C., Dheeraj S., Pravin B. // Wireless Communications and Networking. - 2003. - V. 3. - P. 1987-1992.

30. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Разработка системы Wi-Fi позиционирования на основе метода k-ближайших соседей. // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Двадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов (27-28 февраля 2014 г., Москва): Тез. докл. М.: Издательский дом МЭИ, 2014. Т. 2. C. 55-56.

31. A probabilistic approach to WLAN user location estimation. / Roos T., Myl-lymaki P., Tirri H., Misikangas P., Sievanen J. // International Journal of Wireless Information Networks. - 2002. - V. 9. - N. 3. - P. 155-164.

32. Practical robust localization over large-scale 802.11 wireless networks. / Haeberlen, A., Flannery E., Ladd A.M., Rudys, A., Wallach D.S., Kavraki L.E. // Proceedings of the 10th annual international conference on Mobile computing and networking. - 2004. - P. 70-84.

33. Sirola N. Mathematical methods for personal positioning and navigation. Doctoral dissertation. Tampere University of Technology, Finland. - 2007. - 113 p.

34. Kaemarungsi K. Distribution of WLAN received signal strength indication for indoor location determination. // Proceedings of the 2006 1st International Symposium on Wireless Pervasive Computing. - 2006.

35. Real Time Location System over Wi-Fi in a Healthcare Environment. / Schrooyen F., Baert I., Truijen S., Pieters L., Denis T., Williame K., Weyn, M. // Journal on Information Technology in Healthcare. - 2006. - V. 4. - N. 6. - P. 401-416.

36. Храбров, Д. Е. Методика локального позиционирования внутри организации на основании существующей WiFi-сети. // Материалы 7-й Международной студенческой научно-технической конференции, 23-25 апреля 2014 г., Минск. -2014. - С. 84-89.

37. Метод определения местоположения мобильных объектов в шахте. / Воронов Р.В., Галов А.С., Мощевикин А.П., Воронова А.М., Стёпкина Т.В. // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 4. - С. 1-10.

38. Zhou R. Enhanced wireless indoor tracking system in multi-floor buildings with location prediction. // Proceedings of the Conference on European University Information Systems. Estonia. - 2006. - P. 448-453.

39. Алгоритмы: построение и анализ. / Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. - М.: Вильямс. - 2005. - 1296 с.

40. Galov A., Moschevikin A. Bayesian filters for ToF and RSS measurements for indoor positioning of mobile object. // Proceedings of the International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation. Montbeliard, France. - 2013. - P. 1-8.

41. Evennou F., Marx F. Advanced integration of Wi-Fi and inertial navigation systems for indoor mobile positioning. // EURASIP, Journal on Advances in Signal Processing. - 2006. - P. 1-11.

42. A comparative survey of WLAN location fingerprinting methods. / Honkavir-ta V., Perala T., Ali-Loytty S., Piché R. // Proceedings of the 6th Workshop on Positioning, Navigation and Communication. - 2009. - P. 243-251.

43. Сухов В.А. Повышение точности определения местоположения мобильных абонентских устройств в сетях IEEE 802.11g путем применения оптимальных алгоритмов обработки сигналов: дис. канд. техн. наук. - Санкт-Петербург, 2012. -140 с.

44. Collaborative localization: Enhancing WiFi-based position estimation with neighborhood links in clusters. / Chan L., Chiang J., Chen Y., Ke C., Hsu J., Chu H. // Proceedings of the 4th Conference on Pervasive Computing. - 2006. - P. 50-66.

45. Родос Л.Я. Электродинамика и распространение радиоволн (распространение радиоволн): учебно-методический комплекс (учебное пособие). - СПб.: Изд-во СЗТУ. - 2007. - 90 с.

46. Yin J., Yang Q., Ni L. Adaptive temporal radio maps for indoor location es-

rH

timation. // Proceedings of the 3 Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications. Hawaii, USA. - 2005. - P. 85-94.

47. Sensor-assisted Wi-Fi indoor location system for adapting to environmental dynamics. / Chen Y.C., Chiang J.R., Chu, H.H., Huang P., Tsui A.W. // Proceedings of the 8th ACM international symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems. Montreal, Canada. - 2005. - P. 118-125.

48. Range-free localization schemes for large scale sensor network. / He T., Huang C., Blum B.M., Stankovic J.A., Abdelzaher T. // Proceedings of the 9th ACM International Conference on Mobile Computing and Networking. - 2003. - P. 81-95.

49. DOLPHIN: a practical approach for implementing a fully distributed indoor ultrasonic positioning system. / Minami M., Fukuju Y., Hirasawa K., Yokoyama S., Mi-zumachi M., Morikawa H., Aoyama T. // Proceedings of the International Conference on Ubiquitous Computing. - 2004. - P. 347-365.

50. Dao Q., Jifeng Y., Wei C. Design of Intelligent Mobile Monitor System Based on ZigBee and Android. // Microcontrollers & Embedded Systems. - 2012. - V. 6. - P. 10-15.

51. Shang H. L., Xu R. M., Yuan J. K. A smart home system based on ZigBee and iOS software. // Proceedings of the 2012 IEEE 18th International Conference on Parallel and Distributed Systems. IEEE Computer Society. - 2012. - P. 940-944.

52. Real-world implementation of the location stack: The universal location framework. / Graumann D., Lara W., Hightower J., Borriello G. // Proceedings of the 5 th IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications. - 2003. - P. 122128.

53. Gwon Y., Jain R., Kawahara T. Robust indoor location estimation of stationary and mobile users. // Proceedings of the IEEE INFOCOM. - 2004. - V. 2. - P. 10321043.

54. Baniukevic A., Jensen C. S., Lu H. Hybrid indoor positioning with Wi-Fi and Bluetooth: architecture and performance. // Proceedings of the IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management (MDM). - 2013. - V. 1. - P. 207-216.

55. Refined Wi-Fi fingerprinting with tag-less proximity-based positioning technique. / Mak C.L., Hon M.A., Lau W.M., Cheung W.M. // Proceedings of the IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). - 2014. -P. 758-761.

56. Yang J., Wang Z., Zhang X. An iBeacon-based indoor positioning systems for hospitals. // International Journal of Smart Home. - 2015. - V. 9. - N. 7. - P. 161-168.

57. Панев А.А., Вавилова Н.Б. Задача навигации внутритрубного диагностического снаряда. // Вестник Московского университета. - 2011. - №. 1. - С. 5356.

58. Демидов О.В. Оценивание инструментальных погрешностей инерциаль-ной навигационной системы в режиме задачи «Период Шулера». // Вестник Московского университета. - 2009. - №. 4. - С. 56-59.

59. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Исследование точности системы Wi-Fi позиционирования, построенной с использованием метода k-ближайших соседей. // Труды XXII Международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии», Москва, 19-21 ноября 2014 г. - М.: Издательский дом МЭИ. Т. 2. C. 90-94.

60. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Экспериментальная оценка точности существующих методов Wi-Fi позиционирования объектов. // Евразийский союз учёных. Технические науки. 2014. № 9. С. 11-13.

61. Баклицкий В.К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения. - Тверь: ТО «Книжный клуб». - 2009. - 360 с.

62. Плужников А.Д., Потапов Н.Н. Сравнительная оценка алгоритмов корреляционно-экстремальной обработки информации при навигации по картам местности // Радиоэлектроника. - 2004. - С. 59.

63. Анищенко В.Н. Метод расчёта интервала корреляции навигационных полей для корреляционно-экстремальных систем навигации летательных аппаратов. // Вооружение и экономика. - 2014. - Т. 28. - № 3. - С. 62-74.

64. Микрюков А.Н. Использование измерений геофизического поля в задачах корреляционно-экстремальной навигации. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2010. - №. 3. - С. 65-69.

65. Сырямкин В.И., Шидловский В.С. Корреляционно-экстремальные радионавигационные системы. - Томск: Изд-во Том. ун-та. - 2010. - 316 с.

66. Гурский Б.Г. Современные корреляционно-экстремальные системы для высокоточной навигации летательных аппаратов // Гироскопия и навигация. -2006. - №. 2. - С. 114а-115.

67. Сотников А.М., Таршин В.А. Проблемы и перспективы развития навигационного обеспечения летательных аппаратов // Збiрник наукових праць Харювського ушверситету Повггряних сил. - 2013. - №. 3. - С. 68-74.

68. Степанов О.А. Построение комбинированного алгоритма решения задачи корреляционно-экстремальной навигации в рамках теории нелинейной фильтрации. // Автометрия. - 1995. - №. 5. - С. 74.

69. Белоглазов И.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы. - М.: «Сов. радио». - 1974. - 392 с.

70. Странгуль О.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы навигации и локации подвижных объектов. // Автоматика и телемеханика. - 2001.

- №. 7. - С. 201-210.

71. Таршин В.А., Сотников А.М., Сидоренко Р.Г. Принципы формирования сложных эталонных изображений для высокоточных корреляционно-экстремальных систем навигации. // Системи обробки шформацп. - 2014. - №. 6.

- С. 86-89.

72. Антюфеев В.И. Быков В.Н. Сравнительный анализ алгоритмов совмещения изображений в корреляционно-экстремальных системах навигации летательных аппаратов. // Авиационно-космическая техника и технология. - 2008. - Т. 48. - № 1. - С. 70-74.

73. Кожушко Я.Н. Алгоритмы совмещения изображений в корреляционно-экстремальных системах навигации летательных аппаратов. // Системи обробки шформацн. - 2008. - №. 1. - С. 25-28.

74. Чочиа П.А. Быстрое корреляционное совмещение квазирегулярных изображений. // Информационные процессы. - Т. 9. - № 3. - 2009. - С.117-120.

75. Фазовый корреляционный алгоритм на основе преобразования Фурье в задачах визуальной навигации летательных аппаратов. / Новицкий Д.В., Резник А.М., Чернодуб А.Н., Украины И.Н. // Геошформацшш системи та шформацшш технологи у вшськових i. - С. 194.

76. Ассур О.С. Разработка метода локального позиционирования объектов на основе алгоритмов корреляционно-экстремальных систем // Известия Института Инженерной Физики. 2016. № 2. С. 24-36.

77. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. М.: Издательство «Экзамен». 2004. 656 с.

78. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. - Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2001. 656 с.

79. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Локальное позиционирование объектов с использованием алгоритмов корреляционно-экстремальных систем навигации. // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Двадцать вторая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов (25-26 февраля 2016 г., Москва): Тез. докл. В 3 т. М.: Издательский дом МЭИ, 2016. Т. 1. C. 261.

80. Positioning with IEEE 802.11 b wireless LAN. / Kotanen A., Hannikainen M., Leppakoski H., Hamalainen T.D. // Proceedings on 14th IEEE Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2003. - IEEE, 2003. - V. 3. - P. 2218-2222.

81. Brassil J., Pearson C., Fuller L. Indoor Positioning with an Enterprise Radio Access Network. // Procedia Computer Science. - 2014. - V. 34. - P. 313-322.

82. Горлов А.О. Сервисы сетевой близости на базе беспроводных сетей. // International Journal of Open Information Technologies. - 2015. - Т. 3. - №. 5. - С. 27-34.

83. Павлов А. Д. Информационные системы на основе push-уведомлений. // International Journal of Open Information Technologies. - 2014. - Т. 2. - №. 8. - С. 11-20.

84. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Метод решения задачи локального позиционирования путем комбинированного использования совокупности беспроводных технологий. // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф., посвящ. 70-летию Победы в Великой Отечественной войне (г. Пенза, 19-21 мая 2015г.): в 2т. / под ред. д.т.н., проф. М.А. Щербакова. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - Т. 1. - С. 110-112.

85. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Разработка комплексного метода позиционирования объектов по данным беспроводных сетей Wi-Fi и устройств BLE (Bluetooth Low Energy). // Известия Института Инженерной Физики. 2015. № 2. С. 2-10.

86. Финогеев А.Г., Маслов В.А., Финогеев А.А. Построение информационного пространства вуза на базе гетерогенной телекоммуникационной среды для поддержки процесса обучения. // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». - 2010. - Т. 1. - С. 61-65.

87. Мониторинг и поддержка принятия решений в системе городского теплоснабжения на базе гетерогенной беспроводной сети. / Финогеев А.Г., Богатырев В.Е., Маслов, В.А., Финогеев А.А. // Известия Волгоградского Государственного Технического Университета. - 2011. - Т. 3. - №. 10. C. 73-81.

88. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Комплексная методика синтеза систем позиционирования объектов. // Датчики и системы. 2014. № 12. С. 16-21.

89. Characterization of the indoor-outdoor radio propagation channel at 2.4 ghz. / Ahmed I., Orfali S., Khattab T., Mohamed A. // GCC Conference and Exhibition (GCC), 2011 IEEE. - IEEE, 2011. - P. 605-608.

90. Мощевикин А.П., Лукашенко О.В., Воронов Р.В. Автоматическая калибровка локальных систем позиционирования на основе построения карты сил сигналов. // Труды Карельского научного центра Российской академии наук. -2014. - №. 4.

91. Безгин А.А.,Савочкин А. А., Слободенюк А. А. Расчет энергетики Wi-Fi сигнала в железнодорожном вагоне // Вестник НТУУ «КПИ». Серия Радиотехника, Радиоаппаратостроение. - 2013. - № 54. - С. 61-67.

92. Liplansky I., Spunitis A. Ray tracing model for indoor radio wave propagation // Transport & Engineering. - 2009. - V. 30.

93. Пакулова Е.А. Обеспечение роуминга подвижных объектов в гетерогенной беспроводной сети в рамках системы мониторинга и диспетчеризации подвижных и стационарных объектов. // Проблемы современной системотехники. -2010. - С. 70.

94. Жигалов К.Ю. Принципы построения локальной вычислительной сети для решения задач автоматизации мониторинга и управления на строительных объектах. // Фундаментальные исследования. - 2014. - №. 9-7.

95. Вишнякова О.А., Лавров Д.Н., Лаврова С.Ю. Математическая модель обнаружения точки беспроводного доступа по измерениям мощности излучения разнесёнными наблюдателями. // Математические структуры моделирование. -2013. - №2(28). - С. 49-59.

96. Bose A., Foh C.H. A practical path loss model for indoor WiFi positioning enhancement. // Information, Communications & Signal Processing, 2007 6th International Conference on. - IEEE, 2007. - P. 1-5.

97. ГОСТ 14254-96 (МЭК 529-89). Степени защиты, обеспечиваемые оболочками (Код IP). - М.: ИПК «Изд-во стандартов». - 1997. - 47 с.

98. Ермолаев С.Ю. Разработка алгоритмов размещения базовых станций на основе методов оптимизации для сетей беспроводного доступа: дис. канд. техн. наук. - Самара, 2010. - 163 с.

99. Пролетарский А.В., Баскаков И.В., Чирков Д.Н. Беспроводные сети WiFi. - М.: Интуит, 2007. - 177 с.

100. Педжман Р., Джонатан Л. Основы построения беспроводных локальных сетей стандарта 802.11. Руководство Cisco. - М. : «Вильямс». - 2004. - 304 с.

101. Пакулова Е.А. Критерии переключения объекта при решении задач вертикальной передачи данных в системе мониторинга и диспетчеризации по-

движных и стационарных объектов. // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2010. - Т. 112. - №. 11.

102. Wi-Fi Wireless Digital Sensor Matrix for Environmental Gas Monitoring. / Samotaev N., Ivanova A., Oblov K., Soloviev S., Vasiliev. A. // Procedia Engineering. - 2014. - N. 87. - P. 1294-1297.

103. Маслов В.А., Финогеев А.Г. Анализ, оценка и учет влияния помех радиопередающих устройств при построении беспроводных сетей с использованием технологии Wi-Fi в образовательных учреждениях. // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». - 2009. - Т. 2.

104. Ahmed N., Kanhere S., Sanjay J. Multi-channel interference in wireless sensor networks. // Proceedings of the 2009 International Conference on Information Processing in Sensor Networks. - IEEE Computer Society, 2009. - P. 367-368.

105. Марков А.С., Рауткин Ю.В., Фадин А.А. Состояние и перспективы анализа защищенности Wi-Fi сетей. // Труды Научно-исследовательского института радио. - 2012. - № 1. - С. 85-90.

106. Гордейчик С.В., Дубровин В.В. Безопасность беспроводных сетей. -М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 288 с.

107. Куценко И.О., Жайворонок Д.А. Анализ уязвимостей беспроводных сетей. // Вестник Воронежского института МВД России. - 2007. - №. 4.

108. Воронов Р.В., Малодушев С.В. Динамическое создание карт уровня Wi-Fi сигналов для систем локального позиционирования. // Системы и средства информатики. - 2014. - Т. 24. - №. 1. - С. 80-92.

109. Антипов И.Е. Василенко Т.А. Разработка модели Wi-Fi сети с целью предотвращения вторжений. // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2014. - №. 1 (9). - С. 4-8.

110. Экспериментальное исследование влияния многолучевого распространения радиоволн на точность измерения дальности на пересеченной местности. / Филатов А., Крючков И., Нефедов С., Михеев В. // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. - 2011. - №. 11.

111. Improving energy efficiency of Wi-Fi sensing on smartphones. / Kim K.H., Min A.W., Gupta D., Mohapatra P., Singh J.P. // INFOCOM, 2011 Proceedings IEEE. -IEEE, 2011. - P. 2930-2938.

112. Indoor WiFi positioning system for Android-based smartphone. / Shin B.J., Lee K.W., Choi S.H., Kim J.Y., Lee W.J., Kim H.S. // Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 2010 International Conference on. - IEEE, 2010. -P. 319-320.

113. Benjamini, Y. Opening the Box of a Boxplot // The American Statistician. -1988. - V. 42. - N. 4. - P. 257-262.

114. Самарин А.И. Мультисенсорные навигационные системы для локального позиционирования. // Современная электроника. - 2006. - №. 6. - С. 10-17.

115. Определение местоположения пользователя в Wi-Fi сети. / Аверин И.М., Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Семенов В.Ю. // Вестник Нижегородского Университета им. Н.И. Лобачевского. - 2011. - №. 5-3.

116. Щекотов М.С., Кашевник А.М. Сравнительный анализ систем позиционирования в помещениях, основанных на технологиях связи, поддерживаемых смартфонами. // Труды СПИИРАН. - 2012. - Т. 4. - №. 23. - С. 459-471.

117. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Разработка программного комплекса сбора и обработки данных об уровнях мощности сигнала Wi-Fi. // Сб. тр. XXII Между-нар. науч.-техн. семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», 18-24 сентября 2013 г., Алушта. - М.: Изд-во МГУПИ. С. 265-266.

118. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Разработка программного комплекса для анализа качества настройки систем Wi-Fi позиционирования. // Труды XXII Международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии», Москва, 18-20 ноября 2014 г. - М.: Издательский дом МЭИ. Т. 3. С. 1822.

119. Шаблоны корпоративных приложений. / Фаулер М., Райс Д., Фоммел М., Хайет Э., Ми Р., Стаффорд Р. - М.: Вильямс. - 2010. - 544 с.

120. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. / Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Д. - СПб.: Питер. - 2007. -366 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Акты диссертационной работы

об использовании результатов

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ

«НАУЧНО-ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ СИСТЕМ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЛЕКСНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ» (ООО «НИИ СОКБ»)

Москва, Научный проезд, д. 17, 8 эт. Почтовый адрес: а/я 55, ул. Намёткина, 13А, Москва, 117420, E-mail: [e-mail]

Тел.: [phone]. Факс: [phone] ИНН/КПП 7733554034/772801001 ОКПО 78992451, ОГРН 1057748658307

АКТ

об использовании результатов диссертации Ассура Олега Сергеевича «Исследование и разработка методов повышения точности определения местоположения объектов в пространстве с использованием технологий беспроводных сетей» представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук

Настоящим актом подтверждается, что ряд результатов диссертационной работы Ассура О С. были успешно использованы при построении системы локального позиционирования на защищенном промышленном объекте ПАО «Газпром» Московского региона, а именно:

1. Методика синтеза систем позиционирования объектов по данным беспроводных сетей.

2. Программный комплекс локального позиционирования объектов, включающий

средства для:

- параметрической настройки комплекса;

- локализации положения объектов в режиме онлайн по данным нескольких беспроводных технологий с использованием совокупности разных методов обработки информации.

В программном комплексе, наряду с известными методами, реализованы оригинальные методы определения местоположения объектов, позволяющие повысить точность определения координат объектов мониторинга.

Использование разработанных О.С. Ассуром алгоритмов и программных средств позволило существенно сократить время проектирования системы мониторинга работников на объектах ПАО «Газпром» и обеспечить высокое качество её работы.

Руководитель департамента разработки информационно-управляющих систем

Генеральный директор, к.т.н.

Баженов А Д.

Калайда И.А.

м.п.

«УТВЕРЖДАЮ» Генеральный директор

Aki

об использовании результатов диссертационной работы Ассура Олега Сергеевича «Исследование и разработка методов повышения точности определения местоположения объектов в пространстве с использованием технологий беспроводных сетей», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук

Комиссия в составе:

Председателя: заместителя генерального директора, кандидата технических наук, доцента Кобзаря A.M.

Членов комиссии: ведущего проектировщика Дегтерёва В.В., ведущего инженера Бокарёва Е.А.

составила настоящий акт о том, что в составе программно-аппаратного комплекса мониторинга местоположения объектов использована программная реализация алгоритмов позиционирования по данным об уровнях мощности беспроводных сигналов, предложенных в диссертации Ассура О.С.

Применение разработанных Ассуром О.С. методов локализации положения объектов позволило увеличить точность работы комплекса за счёт снижения значений средней и максимальной ошибок позиционирования. В рамках стендовых испытаний на объекте площадью 500 м2 значения ошибок снизились на 16% - с 3,27 м до 2,74 м для средней ошибки и с 5,65 до 4,74 м для максимальной.

ПРЕДСЕДАТЕЛЬ КОМИССИИ

Ведущий инженер

Заместитель генерального директора, кандидат технических наук, доцент

Ведущий проектировщик

ЧЛЕНЫ КОУ

«УТВЕРЖДАЮ» Проректор ФГБОУ ВО НИУ «МЭИ» по научно^ работе

/ Драгунов В.К.

2016 г.

об использовании в'^гебиом йропессе НИУ «МЭИ» результатов диссертации Ассура Олега Сергеевича «Исследование и разработка методов увеличения точности определения местоположения объектов в пространстве с использованием технологий беспроводных сетей», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и

обработка информации

Комиссия в составе:

Председатель: Бобряков A.B., д.т.н., доц., заведующий кафедрой управления и

информатики НИУ «МЭИ»

Члены:

1. Толчеев В.О., д.т.н., доц., проф. кафедры управления и информатики НИУ «МЭИ».

2. Анисимов Д.Н., к.т.н., доц., заместитель заведующего кафедрой управления и информатики НИУ «МЭИ» по научной работе.

Составили настоящий акт о том, что в учебном процессе кафедры управления и информатики НИУ «МЭИ» при модернизации лекционного курса по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» направления подготовки магистров 27.04.04 «Управление в технических системах», использованы следующие результаты диссертационной работы Ассура О.С.:

1. Мера обобщённой фазовой корреляции - мера близости для модифицированного метода А-ближайших соседей, базирующаяся на алгоритмах корреляционно-экстремальных систем.

2. Комплексный метод локального позиционирования объектов по данным совокупного использования нескольких методов обработки информации

об уровнях мощности беспроводных сигналов Wi-Fi и Bluetooth устройств.

Использование разработанных Ассуром О.С. алгоритмических средств позволило расширить разделы курса, по которым студенты получают практические навыки применения методов современных методов обработки информации.

Заведующий кафедрой управления и информатики НИУ «МЭИ», д.т.н., доцент

Профессор кафедры управления и информатики НИУ «МЭИ» д.т.н., доцент

Заместитель заведующего кафедрой управления и информатики НИУ «МЭИ», к.т.н., доцент