Wiffract je založený na spôsobe interpretácie týchto signálov na detekciu hrán objektov a ich orientácie
Bola zverejnená správa, že tím o výskumníci z Kalifornskej univerzity v Santa Barbare vyvinula metódu určovania obrysov stacionárnych objektov za stenou analyzujúcou skreslenie signálu Wi-Fi.
Metóda, tzv Wiffract je založený na detekcii zmien v signáli, ku ktorým dochádza splatné na interakciu elektromagnetických vĺn vychádzajúci z Wi-Fi vysielača s okrajmi predmetov.
„Zobrazovanie nehybnej krajiny pomocou WiFi je značnou výzvou kvôli nedostatku pohybu,“ povedal Mostofi, profesor elektrotechniky a počítačového inžinierstva. "Potom sme zvolili úplne iný prístup k riešeniu tohto zložitého problému a zamerali sme sa na sledovanie okrajov objektov." Navrhovaná metodika a experimentálne výsledky sa objavili v zborníku 2023 IEEE National Radar Conference (RadarConf) 21. júna 2023.
Vedci to vysvetľujú keď rádiofrekvenčná vlna (RF) z Wifi nájde okrajový bod, vygeneruje kužeľ vychádzajúcich lúčov známy ako "Kellerov kužeľ" riadené princípmi teórie geometrickej difrakcie (GTD).
Spomína sa, že matematický model o Wiffract dokáže zachytiť okraje stacionárnych objektov pomocou teórie GTD a zodpovedajúce Kellerove kužele. Keď Wiffract identifikuje „spoľahlivé okrajové body“, dokáže rekonštruovať tvary objektov a zároveň ďalej vylepšovať výslednú okrajovú mapu pomocou pokročilých techník počítačového videnia.
Matematický aparát, ktorý výskumníci používajú, je založený na geometrickej teórii difrakcie GTD, ktorá popisuje efekty, ku ktorým dochádza, keď elektromagnetická vlna obklopí prekážky.
Wiffract Demo
V GTD sa predpokladá, že energia sa šíri pozdĺž lúčov a vlnové pole sa považuje za súčet polí typu lúča. Okrem dopadajúcich, lomených a odrazených lúčov, Teória GDT zavádza koncept difraktovaných lúčov, ktoré vznikajú pri údere blesku do ostrej hrany alebo bodu na povrchu predmetu.
Ak lúč zasiahne hranu, difraktované lúče vytvoria povrch Kellerovho kužeľa, ktorého uhol otvorenia sa rovná dvojnásobku uhla medzi dopadajúcim lúčom a dotyčnicou k povrchu hrany v bode difrakcie. Ak je dopadajúci lúč kolmý na dotyčnicu k hrane, kužeľ sa stáva rovinou a ak dopadá na vrchol vrcholu, difraktované lúče sa rozchádzajú rovnomerne vo všetkých smeroch.
"Keď daná vlna zasiahne okrajový bod, objaví sa kužeľ vychádzajúcich lúčov podľa Kellerovej geometrickej teórie difrakcie (GTD), nazývanej Kellerov kužeľ," vysvetlil Mostofi. Výskumníci poznamenávajú, že táto interakcia nie je obmedzená na viditeľne ostré hrany, ale vzťahuje sa na širšiu sadu povrchov s dostatočne malým zakrivením.
„V závislosti od orientácie hrany zanecháva kužeľ na danej prijímacej mriežke rôzne stopy (t. j. kónické rezy). "Potom sme vyvinuli matematický rámec, ktorý používa tieto kužeľové stopy ako podpisy na odvodenie orientácie hrán, čím sme vytvorili okrajovú mapu scény," pokračoval Mostofi.
Navrhovaná metóda nevyžaduje predbežné trénovanie neurónovej siete a neobmedzuje sa len na identifikáciu objektov, na ktoré sa vzťahuje strojové učenie. Namiesto toho sa neurónová sieť pokúša obnoviť obrysy ľubovoľných objektov sledovaním ich okrajov.
Analyzátor signálu, ktorý emuluje súpravu antén prijímača Wi-Fi berie do úvahy zmeny výkonu signálu v jednotlivých bodoch v dvojrozmernej rovine. V signáli, ktorý dosiahne analyzátor, neurónová sieť zisťuje charakteristické skreslenia difraktovaných vĺn, ktoré vznikajú pri dopade vlny na okraj a obnovuje priestorovú polohu hrán.
Ako demonštráciu metódy vedci zorganizovali detekciu makiet písmen anglickej abecedy umiestnených za stenou pomocou troch typických bezdrôtových vysielačov signálu pracujúcich na frekvenciách Wi-Fi.
Na príjem signálu bol vytvorený skenovací vozík s niekoľkými Wi-Fi prijímačmi, ktoré sa pohybujú tam a späť a emulujú sadu antén. Je potrebné poznamenať, že metóda funguje nielen pre objekty s viditeľnými ostrými hranami, ale je použiteľná aj pre objekty s miernym zakrivením povrchu.
konečne ak si záujem dozvedieť sa o tom viac, môžete skontrolovať podrobnosti v nasledujúci odkaz.