Wiffract dựa trên cách diễn giải các tín hiệu này để phát hiện các cạnh của vật thể và hướng của chúng
Tin tức được đưa ra là một nhóm gồm các nhà nghiên cứu từ Đại học California ở Santa Barbara đã phát triển một phương pháp xác định đường viền của vật thể đứng yên đằng sau bức tường để phân tích độ méo tín hiệu Wi-Fi.
Phương pháp đó được gọi là Wiffract dựa trên việc phát hiện những thay đổi trong tín hiệu xảy ra do sự tương tác của sóng điện từ phát ra từ bộ phát Wi-Fi có các cạnh của vật thể.
Mostofi, giáo sư kỹ thuật điện và máy tính cho biết: “Chụp ảnh phong cảnh cố định bằng WiFi là một thách thức đáng kể do thiếu chuyển động”. “Sau đó, chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận hoàn toàn khác để giải quyết vấn đề khó khăn này, tập trung vào việc truy tìm các cạnh của vật thể.” Phương pháp đề xuất và kết quả thử nghiệm đã xuất hiện trong Kỷ yếu của Hội nghị Radar Quốc gia IEEE 2023 (RadarConf) vào ngày 21 tháng 2023 năm XNUMX.
Các nhà nghiên cứu giải thích rằng khi có sóng tần số vô tuyến (RF) của Wifi tìm điểm biên, tạo hình nón của tia đi ra được gọi là "hình nón Keller" được hướng dẫn bởi các nguyên tắc của lý thuyết nhiễu xạ hình học (GTD).
Người ta đề cập rằng mô hình toán học của Wiffract có thể chụp được các cạnh của vật thể đứng yên bằng lý thuyết GTD và các nón Keller tương ứng. Sau khi xác định được “các điểm biên có độ tin cậy cao”, Wiffract có thể tái tạo lại hình dạng đối tượng đồng thời cải thiện hơn nữa bản đồ biên thu được bằng cách sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến.
Bộ máy toán học được các nhà nghiên cứu sử dụng dựa trên lý thuyết hình học về nhiễu xạ GTD, lý thuyết mô tả các hiệu ứng xảy ra khi sóng điện từ bao quanh chướng ngại vật.
Bản demo Wiffract
Trong GTD, năng lượng được coi là truyền dọc theo các tia và trường sóng được coi là tổng của các trường loại tia. Ngoài tia tới, tia khúc xạ và tia phản xạ, Lý thuyết GDT đưa ra khái niệm về tia nhiễu xạ, xảy ra khi sét đánh vào một cạnh hoặc điểm sắc nhọn trên bề mặt vật thể.
Nếu chùm tia chạm vào một cạnh, các tia nhiễu xạ sẽ tạo thành bề mặt của hình nón Keller có góc mở bằng hai lần góc giữa chùm tia tới và tiếp tuyến với bề mặt của cạnh tại điểm nhiễu xạ. Nếu tia tới vuông góc với tiếp tuyến của cạnh thì hình nón trở thành một mặt phẳng, còn nếu chạm vào đỉnh của đỉnh thì tia khúc xạ sẽ phân kỳ đều theo mọi hướng.
Mostofi giải thích: “Khi một sóng nhất định chạm tới một điểm biên, một hình nón gồm các tia phát ra sẽ xuất hiện theo Lý thuyết Nhiễu xạ Hình học (GTD) của Keller, được gọi là hình nón Keller”. Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng sự tương tác này không chỉ giới hạn ở các cạnh sắc nét nhìn thấy được mà còn áp dụng cho một tập hợp bề mặt rộng hơn với độ cong đủ nhỏ.
“Tùy thuộc vào hướng của cạnh, hình nón để lại các dấu vết khác nhau (tức là các phần hình nón) trên một cách tử nhận nhất định. Mostofi tiếp tục: “Sau đó, chúng tôi đã phát triển một khung toán học sử dụng các dấu vết hình nón này làm dấu hiệu để suy ra hướng của các cạnh, từ đó tạo ra bản đồ cạnh của khung cảnh”.
Phương pháp đề xuất không yêu cầu huấn luyện sơ bộ mạng nơ-ron và không giới hạn ở việc chỉ xác định các đối tượng được đề cập trong quá trình học máy. Thay vào đó, mạng lưới thần kinh cố gắng tạo lại đường viền của các đối tượng tùy ý bằng cách đi theo các cạnh của chúng.
Bộ phân tích tín hiệu mô phỏng bộ ăng-ten thu Wi-Fi tính đến những thay đổi về công suất tín hiệu tại các điểm riêng lẻ trên mặt phẳng hai chiều. Trong tín hiệu đến máy phân tích, mạng lưới thần kinh phát hiện các biến dạng đặc trưng của sóng nhiễu xạ sinh ra khi sóng chạm vào một cạnh và tái tạo vị trí không gian của các cạnh.
Để minh họa cho phương pháp này, các nhà nghiên cứu đã tổ chức phát hiện các mô hình mẫu của các chữ cái trong bảng chữ cái tiếng Anh đặt sau bức tường, sử dụng ba bộ phát tín hiệu không dây điển hình hoạt động ở tần số Wi-Fi.
Để nhận tín hiệu, một xe quét đã được tạo ra với một số bộ thu Wi-Fi di chuyển tới lui mô phỏng một bộ ăng-ten. Cần lưu ý rằng phương pháp này không chỉ áp dụng được cho các vật thể có cạnh sắc nét mà còn có thể áp dụng cho các vật thể có độ cong bề mặt nhẹ.
cuối cùng nếu bạn là muốn biết thêm về nó, bạn có thể kiểm tra các chi tiết trong liên kết theo dõi.