Wiffract は、これらの信号を解釈してオブジェクトのエッジとその方向を検出する方法に基づいています。
のチームが結成されたというニュースが発表されました。 カリフォルニア大学の研究者 サンタバーバラで 静止物体の輪郭を決定する方法を開発しました 壁の後ろで Wi-Fi 信号の歪みを分析しています。
と呼ばれるメソッド Wiffract は、発生する信号の変化を検出することに基づいています。 デビド 電磁波の相互作用に Wi-Fi 送信機から物体の端から発せられる信号。
「WiFi を使用して固定された風景を画像化することは、動きがないため、かなりの課題です」と、電気およびコンピューター工学の教授であるモストーフィ氏は述べています。 「その後、私たちはこの困難な問題に取り組むために、オブジェクトのエッジをトレースすることに重点を置く、まったく異なるアプローチを採用しました。」 提案された方法論と実験結果は、2023 年 21 月 2023 日に XNUMX IEEE National Radar Conference (RadarConf) の議事録に掲載されました。
研究者らはこう説明している 高周波のとき (RF)の Wi-Fi がエッジ ポイントを検出し、コーンを生成します 出射光線の 「ケラー錐体」として知られています 幾何回折理論 (GTD) の原理に基づいています。
の数学モデルは次のように述べられています。 Wiffract は GTD 理論を使用して静止オブジェクトのエッジをキャプチャできます および対応するケラーコーン。 「信頼性の高いエッジ ポイント」を識別すると、Wiffract はオブジェクトの形状を再構築しながら、高度なコンピューター ビジョン技術を使用して結果のエッジ マップをさらに改善できます。
研究者らが使用した数学的装置は、電磁波が障害物を取り囲んだときに発生する影響を説明する回折 GTD の幾何学的理論に基づいています。
Wiffract デモ
GTD では、エネルギーは光線に沿って伝播すると仮定されます。 そして、波動フィールドは光線タイプ フィールドの合計と見なされます。 入射光線、屈折光線、反射光線に加えて、 GDT 理論では回折光線の概念が導入され、 雷が物体の表面の鋭い端や点に落ちたときに発生します。
ビームがエッジに当たると、回折光線はケラー円錐の表面を形成します。ケラー円錐の開き角は、入射ビームと回折点におけるエッジ表面の接線との間の角度の XNUMX 倍に等しくなります。 入射光線がエッジの接線に対して垂直である場合、円錐は平面になり、頂点の先端に当たる場合、回折光線は全方向に均一に発散します。
「特定の波がエッジ点に当たると、ケラーの幾何回折理論 (GTD) に従って、ケラー コーンと呼ばれる出射光線の円錐が現れます」と、Mostofi 氏は説明しました。 研究者らは、この相互作用は目に見えて鋭いエッジに限定されるものではなく、曲率が十分に小さい広範な表面に適用されることに注目しています。
「エッジの向きに応じて、コーンは特定の受信回折格子上に異なる痕跡（つまり、円錐部分）を残します。 「その後、これらの円錐形のトレースをシグネチャとして使用してエッジの方向を推測する数学的フレームワークを開発し、シーンのエッジ マップを作成しました」とモストフィ氏は続けました。
提案された手法はニューラル ネットワークの事前トレーニングを必要としません。 また、機械学習中に対象となるオブジェクトを識別することだけに限定されません。 代わりに、ニューラル ネットワークは、任意のオブジェクトのエッジをたどることで、そのオブジェクトの輪郭を再作成しようとします。
Wi-Fi 受信アンテナのセットをエミュレートする信号アナライザー は、XNUMX 次元平面上の個々の点での信号パワーの変化を考慮します。 アナライザーに到達する信号では、ニューラル ネットワークが 特徴的な歪みを検出します 波がエッジに衝突したときに生成される回折波 そしてエッジの空間位置を再作成します。
この方法のデモンストレーションとして、研究者らは、Wi-Fi 周波数で動作する XNUMX つの典型的な無線信号送信機を使用して、壁の後ろに置かれた英語のアルファベットの文字のモックアップの検出を組織しました。
信号を受信するために、一連のアンテナをエミュレートして前後に移動する複数の Wi-Fi 受信機を備えたスキャン カートが作成されました。 この方法は、目に見える鋭いエッジを持つオブジェクトだけでなく、わずかなレベルの表面曲率を持つオブジェクトにも適用できることに注意してください。
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