Wiffract pamatā ir šo signālu interpretācijas veids, lai noteiktu objektu malas un to orientāciju
Tika izlaista ziņa, ka komanda no pētnieki no Kalifornijas universitātes Santabarbarā ir izstrādājis metodi stacionāru objektu kontūru noteikšanai aiz sienas, analizējot Wi-Fi signāla kropļojumus.
Metode, ko sauc Wiffract pamatā ir signāla izmaiņu noteikšana dēļ uz elektromagnētisko viļņu mijiedarbību kas izplūst no Wi-Fi raidītāja ar objektu malām.
"Fiksētu ainavu attēlveidošana, izmantojot WiFi, ir ievērojams izaicinājums kustības trūkuma dēļ," sacīja Mostofi, elektrotehnikas un datortehnikas profesors. "Pēc tam mēs izmantojām pilnīgi citu pieeju šīs sarežģītās problēmas risināšanai, koncentrējoties uz objektu malu izsekošanu." Piedāvātā metodoloģija un eksperimentālie rezultāti tika publicēti 2023. gada IEEE Nacionālās radaru konferences (RadarConf) izdevumā 21. gada 2023. jūnijā.
Pētnieki to skaidro kad radiofrekvences vilnis (RF) no Wifi atrod malas punktu, ģenerē konusu no izejošajiem stariem pazīstams kā "Kellera konuss" vadoties pēc ģeometriskās difrakcijas teorijas (GTD) principiem.
Tiek minēts, ka matemātiskais modelis Wiffract var uztvert stacionāru objektu malas, izmantojot GTD teoriju un atbilstošie Kellera konusi. Tiklīdz Wiffract ir identificējis "augstas ticamības malu punktus", Wiffract var rekonstruēt objektu formas, vienlaikus uzlabojot iegūto malu karti, izmantojot uzlabotas datorredzes metodes.
Pētnieku izmantotais matemātiskais aparāts ir balstīts uz difrakcijas GTD ģeometrisko teoriju, kas apraksta ietekmi, kas rodas, elektromagnētiskajam viļņam ieskaujot šķēršļus.
Wiffract demonstrācija
Tiek pieņemts, ka GTD enerģija izplatās gar stariem un viļņu lauku uzskata par staru tipa lauku summu. Papildus incidentiem, lauztiem un atstarotiem stariem, GDT teorija ievieš difrakcijas staru jēdzienu, kas rodas, zibenim iesperot asu malu vai punktu uz objekta virsmas.
Ja stars saskaras ar malu, izkliedētie stari veido Kellera konusa virsmu, kura atvēruma leņķis ir vienāds ar divkāršu leņķi starp krītošo staru kūli un malas virsmas pieskari difrakcijas punktā. Ja krītošais stars ir perpendikulārs malas pieskarei, konuss kļūst par plakni, un, ja tas saskaras ar virsotnes galu, izkliedētie stari vienmērīgi atšķiras visos virzienos.
"Kad dots vilnis sasniedz malas punktu, saskaņā ar Kellera ģeometrisko difrakcijas teoriju (GTD) parādās izejošo staru konuss, ko sauc par Kellera konusu," paskaidroja Mostofi. Pētnieki atzīmē, ka šī mijiedarbība neaprobežojas tikai ar redzami asām malām, bet attiecas uz plašāku virsmu kopumu ar pietiekami mazu izliekumu.
“Atkarībā no malas orientācijas konuss atstāj dažādas pēdas (t.i., konusveida sekcijas) uz dotā uztverošā režģa. "Pēc tam mēs izstrādājām matemātisko sistēmu, kas izmanto šīs koniskās pēdas kā parakstus, lai secinātu malu orientāciju, tādējādi izveidojot ainas malu karti," turpināja Mostofi.
Piedāvātajai metodei nav nepieciešama neironu tīkla iepriekšēja apmācība un neaprobežojas tikai ar mašīnmācīšanās laikā aptverto objektu identificēšanu. Tā vietā neironu tīkls mēģina atjaunot patvaļīgu objektu kontūras, sekojot to malām.
Signāla analizators, kas emulē Wi-Fi uztvērēja antenu komplektu ņem vērā signāla jaudas izmaiņas atsevišķos punktos divdimensiju plaknē. Signālā, kas sasniedz analizatoru, neironu tīkls nosaka raksturīgos izkropļojumus no difrakcijas viļņiem, kas rodas, vilnim ietriecoties malai un atjauno malu telpisko stāvokli.
Kā metodes demonstrāciju pētnieki organizēja aiz sienas novietotu angļu alfabēta burtu maketu noteikšanu, izmantojot trīs tipiskus bezvadu signālu raidītājus, kas darbojas Wi-Fi frekvencēs.
Lai uztvertu signālu, tika izveidots skenēšanas ratiņš ar vairākiem Wi-Fi uztvērējiem, kas pārvietojas uz priekšu un atpakaļ, imitējot antenu komplektu. Jāņem vērā, ka metode darbojas ne tikai objektiem ar redzamām asām malām, bet ir piemērojama arī objektiem ar nelielu virsmas izliekuma līmeni.
beidzot, ja esi interesē uzzināt vairāk par to, sīkāku informāciju varat pārbaudīt šī saite.