Wiffract se temelji na načinu tumačenja ovih signala za otkrivanje rubova objekata i njihove orijentacije
Objavljena je vijest da je tim od istraživači sa Sveučilišta u Kaliforniji u Santa Barbari je razvio metodu za određivanje kontura nepokretnih objekata iza zida analizirajući izobličenje Wi-Fi signala.
Metoda, tzv Wiffract se temelji na otkrivanju promjena u signalu koje se događaju zbog dospijeća na interakciju elektromagnetskih valova koji izvire iz Wi-Fi odašiljača s rubovima predmeta.
"Snimanje fiksnih krajolika s WiFi-jem značajan je izazov zbog nedostatka kretanja", rekao je Mostofi, profesor elektrotehnike i računalnog inženjerstva. "Tada smo zauzeli potpuno drugačiji pristup rješavanju ovog teškog problema, usredotočujući se na praćenje rubova objekata." Predložena metodologija i eksperimentalni rezultati pojavili su se u Proceedings of 2023 IEEE National Radar Conference (RadarConf) 21. lipnja 2023.
Istraživači to objašnjavaju kada radiofrekvencijski val (RF) od Wifi pronalazi rubnu točku, generira stožac izlaznih zraka poznat kao "Kellerov stožac" vodeći se principima geometrijske teorije difrakcije (GTD).
Spominje se da je matematički model Wiffract može uhvatiti rubove nepokretnih objekata pomoću GTD teorije i odgovarajući Kellerovi čunjevi. Nakon što identificira "rubne točke visoke pouzdanosti", Wiffract može rekonstruirati oblike objekata dok dodatno poboljšava dobivenu mapu rubova koristeći napredne tehnike računalnog vida.
Matematički aparat kojim su se koristili istraživači temelji se na geometrijskoj teoriji difrakcije GTD, koja opisuje učinke koji se javljaju kada elektromagnetski val okružuje prepreke.
Demo Wiffract
U GTD-u se pretpostavlja da se energija širi duž zraka a valno polje se smatra zbrojem polja tipa zraka. Osim upadnih, lomljenih i reflektiranih zraka, GDT teorija uvodi koncept difraktiranih zraka, koji nastaju kada munja udari u oštar rub ili točku na površini predmeta.
Ako zraka pogodi rub, difraktirane zrake tvore površinu Kellerovog stošca čiji je kut otvaranja jednak dvostrukom kutu između upadne zrake i tangente na površinu ruba u točki ogiba. Ako je upadna zraka okomita na tangentu na rub, stožac postaje ravnina, a ako udari u vrh vrha, difraktirane zrake jednoliko se razilaze u svim smjerovima.
"Kada određeni val pogodi rubnu točku, pojavljuje se stožac izlaznih zraka prema Kellerovoj geometrijskoj teoriji difrakcije (GTD), nazvan Kellerov stožac", objasnio je Mostofi. Istraživači napominju da ova interakcija nije ograničena na vidljivo oštre rubove, već se odnosi na širi skup površina s dovoljno malom zakrivljenošću.
„Ovisno o orijentaciji ruba, stožac ostavlja različite tragove (tj. stožaste presjeke) na određenoj prihvatnoj rešetki. "Tada smo razvili matematički okvir koji koristi ove stožaste tragove kao potpise za zaključivanje o orijentaciji rubova, stvarajući tako rubnu mapu scene", nastavio je Mostofi.
Predložena metoda ne zahtijeva prethodnu obuku neuronske mreže i nije ograničeno samo na identificiranje objekata obuhvaćenih tijekom strojnog učenja. Umjesto toga, neuronska mreža pokušava ponovno stvoriti konture proizvoljnih objekata prateći njihove rubove.
Analizator signala koji emulira skup Wi-Fi prijamnih antena uzima u obzir promjene snage signala u pojedinim točkama na dvodimenzionalnoj ravnini. U signalu koji dolazi do analizatora, neuronske mreže otkriva karakteristična izobličenja difraktiranih valova koji nastaju kada val udari u rub i rekreira prostorni položaj rubova.
Kao demonstraciju metode, istraživači su organizirali detekciju maketa slova engleske abecede postavljenih iza zida, koristeći tri tipična bežična odašiljača signala koji rade na Wi-Fi frekvencijama.
Za primanje signala stvorena su kolica za skeniranje s nekoliko Wi-Fi prijemnika koji se pomiču naprijed-natrag oponašajući set antena. Treba napomenuti da metoda ne funkcionira samo za objekte s vidljivim oštrim rubovima, već je primjenjiva i na objekte s malom razinom zakrivljenosti površine.
konačno ako jesi zainteresiran za saznanje više o tome, detalje možete provjeriti u sljedeći link.