Wiffract põhineb nende signaalide tõlgendamisel objektide servade ja nende orientatsiooni tuvastamiseks
Avaldati uudis, et meeskond California ülikooli teadlased Santa Barbaras on välja töötanud meetodi statsionaarsete objektide kontuuride määramiseks seina taga, mis analüüsib Wi-Fi signaali moonutusi.
Meetod, nn Wiffract põhineb signaali muutuste tuvastamisel tähtaeg elektromagnetlainete vastastikmõju esemete servadega Wi-Fi saatjast.
"Fikseeritud maastike pildistamine WiFi-ga on liikumise puudumise tõttu märkimisväärne väljakutse," ütles elektri- ja arvutitehnika professor Mostofi. "Seejärel võtsime selle keerulise probleemi lahendamiseks täiesti erineva lähenemisviisi, keskendudes objektide servade jälgimisele." Pakutud metoodika ja katsetulemused ilmusid 2023. juunil 21 väljaandes Proceedings of the 2023 IEEE National Radar Conference (RadarConf).
Teadlased selgitavad seda kui raadiosageduslaine (RF) / Wifi leiab servapunkti, genereerib koonuse väljuvatest kiirtest tuntud kui Kelleri koonus juhindudes geomeetrilise difraktsiooni teooria (GTD) põhimõtetest.
Mainitakse, et matemaatiline mudel Wiffract suudab GTD teooria abil jäädvustada statsionaarsete objektide servi ja vastavad Kelleri koonused. Kui Wiffract tuvastab "kõrge usaldusväärsusega servapunktid", saab Wiffract rekonstrueerida objektide kuju, täiustades samal ajal saadud servakaarti täiustatud arvutinägemistehnikate abil.
Teadlaste kasutatav matemaatiline aparaat põhineb difraktsiooni GTD geomeetrilisel teoorial, mis kirjeldab elektromagnetilise laine takistusi ümbritsemisel tekkivaid mõjusid.
Wiffracti demo
GTD puhul eeldatakse, et energia levib mööda kiiri ja lainevälja loetakse kiirtüüpi väljade summaks. Lisaks juhuslikele, murdunud ja peegeldunud kiirtele, GDT teooria tutvustab hajutatud kiirte kontseptsiooni, mis tekivad siis, kui välk tabab teravat serva või punkti objekti pinnal.
Kui kiir tabab serva, moodustavad hajutatud kiired Kelleri koonuse pinna, mille avanemisnurk on võrdne langeva kiire ja difraktsioonipunktis oleva serva pinna puutuja vahelise kahekordse nurgaga. Kui langev kiir on risti serva puutujaga, muutub koonus tasapinnaks ja kui see tabab tipu tippu, lahknevad hajuvad kiired ühtlaselt igas suunas.
"Kui antud laine tabab servapunkti, tekib Kelleri geomeetrilise difraktsiooniteooria (GTD) järgi väljuvate kiirte koonus, mida nimetatakse Kelleri koonuseks," selgitas Mostofi. Teadlased märgivad, et see interaktsioon ei piirdu nähtavalt teravate servadega, vaid kehtib laiemale pindade hulgale, millel on piisavalt väike kumerus.
“Sõltuvalt serva orientatsioonist jätab koonus antud vastuvõturestile erinevaid jälgi (ehk koonusekujulisi lõike). "Seejärel töötasime välja matemaatilise raamistiku, mis kasutab neid koonusekujulisi jälgi allkirjadena, et järeldada servade orientatsiooni, luues seega stseeni servakaardi, " jätkas Mostofi.
Kavandatud meetod ei nõua närvivõrgu eelkoolitust ja see ei piirdu ainult masinõppe käigus hõlmatud objektide tuvastamisega. Selle asemel püüab närvivõrk luua suvaliste objektide kontuure, järgides nende servi.
Signaalianalüsaator, mis emuleerib Wi-Fi vastuvõtja antennide komplekti võtab arvesse signaali võimsuse muutusi kahemõõtmelise tasapinna üksikutes punktides. Analüsaatorisse jõudvas signaalis on närvivõrk tuvastab iseloomulikud moonutused difrakteerunud lainetest, mis tekivad siis, kui laine põrkub vastu serva ja taasloob servade ruumilise asukoha.
Meetodi demonstratsiooniks korraldasid teadlased seina taha paigutatud ingliskeelse tähestiku tähtede makettide tuvastamise, kasutades kolme tüüpilist Wi-Fi sagedustel töötavat traadita signaalisaatjat.
Signaali vastuvõtmiseks loodi skaneerimiskäru mitme Wi-Fi-vastuvõtjaga, mis liiguvad edasi-tagasi, emuleerides antennide komplekti. Tuleb märkida, et meetod ei tööta ainult nähtavate teravate servadega objektide puhul, vaid on rakendatav ka väikese pinnakõverusega objektide puhul.
lõpuks kui oled huvitatud sellest rohkem teada, saate üksikasju vaadata järgmine link.