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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Estimativa de Distância em Redes Wi-Fi usando Super-sniffers

Résumé

Wi-Fi sniffers are devices responsible for passive data collection in wireless networks. They find application in, among others, distance estimation and location processes through the use of the RSSI metric (Received Signal Strength Indicator). Unfortunately, RSSI is sensitive to small variations in the environment and, without treatment, fails to provide a reliable distance measure. In this paper, we formulate a new approach that employs redundancy through a super-sniffer, which are multiple co-located sniffers, to enhance the distance classification process through two models: a k-Nearest Neighbors (k-NN) based and a log-distance path loss (LDPL) based model. We apply the formulated strategy to our experimental dataset and demonstrate that the method can generate a model with an average accuracy of 91.73% in addition to determining a saturation point for gains related to increasing the super-sniffer size.
Sniffers Wi-Fi são dispositivos responsáveis por realizar a coleta passiva de pacotes em redes sem-fio. Sniffers possuem aplicações, entre outras, em processos de estimativa de distância e localização através do uso da métrica RSSI (Received Signal Strength Indicator). Porém, o RSSI é sensível a pequenas perturbações no ambiente e, sem tratamento, não fornece uma estimação de distância confiável. Este artigo formula uma nova abordagem que utiliza redundância através de um super-sniffer que consiste de múltiplos sniffers co-localizados para melhorar o processo de classificação de distância através de dois modelos, baseados em k-Nearest Neighbors (k-NN) e em log-distance path loss (LDPL). Aplica-se a estratégia formulada a um conjunto de dados experimental próprio e mostra-se que o método é capaz de gerar um modelo com acurácia média de 91,73%, além de determinar um ponto de saturação para os ganhos relacionados ao aumento do tamanho do super-sniffer.
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_SuperSniffer____SBRC_2024___ESTIMATIVA_DE_DISTÂNCIA_POR_APRENDIZADO_DE_MÁQUINA_COM_SUPER_SNIFFERS_WI_FI__PRO_.pdf (4.16 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04510570 , version 1 (19-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04510570 , version 1

Citer

Pedro Videira Rubinstein, Fernando Dias de Mello Silva, Mohammad Imran Syed, Anne Fladenmuller, Marcelo Dias de Amorim, et al.. Estimativa de Distância em Redes Wi-Fi usando Super-sniffers. Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, May 2024, Niterói, Rio de Janeiro, Brazil. ⟨hal-04510570⟩
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