Wiffract si basa su un modo di interpretare questi segnali per rilevare i bordi degli oggetti e il loro orientamento
È stata diffusa la notizia che una squadra di ricercatori dell’Università della California a Santa Barbara ha sviluppato un metodo per determinare i contorni di oggetti stazionari dietro un muro che analizza la distorsione del segnale Wi-Fi.
Il metodo, chiamato Wiffract si basa sul rilevamento dei cambiamenti che si verificano nel segnale dovuto all’interazione delle onde elettromagnetiche provenienti da un trasmettitore Wi-Fi con i bordi degli oggetti.
"Immaginare paesaggi fissi con il WiFi è una sfida considerevole a causa della mancanza di movimento", ha affermato Mostofi, professore di ingegneria elettrica e informatica. "Abbiamo quindi adottato un approccio completamente diverso per affrontare questo difficile problema, concentrandoci sul tracciamento dei bordi degli oggetti." La metodologia proposta e i risultati sperimentali sono apparsi negli Atti della IEEE National Radar Conference 2023 (RadarConf) il 21 giugno 2023.
Lo spiegano i ricercatori quando un'onda a radiofrequenza (RF) di Il Wifi trova un punto limite e genera un cono dei raggi in uscita noto come "cono di Keller" guidato dai principi della teoria della diffrazione geometrica (GTD).
Si menziona che il modello matematico di Wiffract può catturare i bordi di oggetti stazionari utilizzando la teoria GTD e i corrispondenti coni Keller. Una volta identificati i “punti dei bordi ad alta sicurezza”, Wiffract può ricostruire le forme degli oggetti migliorando ulteriormente la mappa dei bordi risultante utilizzando tecniche avanzate di visione artificiale.
L'apparato matematico utilizzato dai ricercatori si basa sulla teoria geometrica della diffrazione GTD, che descrive gli effetti che si verificano quando un'onda elettromagnetica circonda degli ostacoli.
Dimostrazione di Wiffract
In GTD si presuppone che l'energia si propaghi lungo i raggi e il campo d'onda è considerato come la somma dei campi di tipo raggio. Oltre ai raggi incidenti, rifratti e riflessi, La teoria GDT introduce il concetto di raggi diffratti, che si verificano quando un fulmine colpisce uno spigolo o un punto tagliente sulla superficie di un oggetto.
Se il raggio colpisce un bordo, i raggi diffratti formano la superficie di un cono Keller il cui angolo di apertura è pari al doppio dell'angolo tra il raggio incidente e la tangente alla superficie del bordo nel punto di diffrazione. Se il raggio incidente è perpendicolare alla tangente al bordo, il cono diventa un piano, e se colpisce la punta del vertice, i raggi diffratti divergono uniformemente in tutte le direzioni.
"Quando una data onda colpisce un punto limite, emerge un cono di raggi in uscita secondo la teoria geometrica della diffrazione (GTD) di Keller, chiamato cono Keller", ha spiegato Mostofi. I ricercatori notano che questa interazione non si limita ai bordi visibilmente taglienti, ma si applica a un insieme più ampio di superfici con curvatura sufficientemente piccola.
“A seconda dell’orientamento del bordo, il cono lascia tracce diverse (cioè sezioni coniche) su una determinata griglia di ricezione. “Abbiamo quindi sviluppato un quadro matematico che utilizza queste tracce coniche come firme per dedurre l’orientamento dei bordi, creando così una mappa dei bordi della scena”, ha continuato Mostofi.
Il metodo proposto non richiede l'addestramento preliminare della rete neurale e non si limita solo a identificare gli oggetti trattati durante il machine learning. Invece, la rete neurale tenta di ricreare i contorni di oggetti arbitrari seguendone i bordi.
Un analizzatore di segnale che emula una serie di antenne del ricevitore Wi-Fi tiene conto dei cambiamenti nella potenza del segnale nei singoli punti su un piano bidimensionale. Nel segnale che arriva all'analizzatore, la rete neurale rileva distorsioni caratteristiche delle onde diffratte che si producono quando un'onda incide su un bordo e ricrea la posizione spaziale dei bordi.
A dimostrazione del metodo, i ricercatori hanno organizzato il rilevamento di modelli di lettere dell'alfabeto inglese posizionati dietro un muro, utilizzando tre tipici trasmettitori di segnali wireless che operano su frequenze Wi-Fi.
Per ricevere il segnale, è stato creato un carrello di scansione con diversi ricevitori Wi-Fi che si muovono avanti e indietro emulando una serie di antenne. Va notato che il metodo funziona non solo per oggetti con spigoli vivi visibili, ma è applicabile anche a oggetti con un leggero livello di curvatura superficiale.
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