Wiffract 基于解释这些信号的方法来检测物体的边缘及其方向
消息发布后，一支团队 加州大学的研究人员 在圣巴巴拉 开发了一种确定静止物体轮廓的方法 在墙后分析 Wi-Fi 信号失真。
该方法称为 Wiffract 基于检测发生的信号变化 到期 电磁波的相互作用 从带有物体边缘的 Wi-Fi 发射器发出。
“由于缺乏运动，使用 WiFi 对固定景观进行成像是一个相当大的挑战，”电气和计算机工程教授 Mostofi 说。 “然后我们采取了一种完全不同的方法来解决这个难题，重点是追踪物体的边缘。” 所提出的方法和实验结果发表在 2023 年 21 月 2023 日举行的 XNUMX 年 IEEE 国家雷达会议 (RadarConf) 会议记录中。
研究人员解释说 当射频波 (射频) Wifi找到一个边缘点，生成一个圆锥体 出射光线数 被称为“凯勒锥体” 以几何衍射理论（GTD）原理为指导。
值得一提的是，数学模型 Wiffract可以利用GTD理论捕捉静止物体的边缘 和相应的凯勒锥体。 一旦识别出“高置信度边缘点”，Wiffract 就可以重建对象形状，同时使用先进的计算机视觉技术进一步改进生成的边缘图。
研究人员使用的数学装置基于衍射 GTD 的几何理论，该理论描述了电磁波围绕障碍物时发生的效应。
Wiffract 演示
在 GTD 中，假设能量沿着射线传播 波场被认为是射线类型场的总和。 除了入射光线、折射光线和反射光线之外， GDT理论引入了衍射射线的概念， 当闪电击中物体表面的锋利边缘或点时就会发生这种情况。
如果光束撞击边缘，则衍射光线形成凯勒锥体的表面，其张角等于入射光束与衍射点处边缘表面的切线之间的角度的两倍。 如果入射光线垂直于边缘的切线，圆锥体就变成一个平面，如果它击中顶点的尖端，则衍射光线在所有方向上均匀发散。
“当给定的波撞击边缘点时，根据凯勒几何衍射理论 (GTD)，会出现一个出射光线锥体，称为凯勒锥体，”莫斯托菲解释道。 研究人员指出，这种相互作用不仅限于明显锐利的边缘，还适用于曲率足够小的更广泛的表面。
“根据边缘的方向，圆锥体在给定的接收光栅上留下不同的痕迹（即圆锥形部分）。 “然后我们开发了一个数学框架，使用这些圆锥形痕迹作为签名来推断边缘的方向，从而创建场景的边缘图，”莫斯托菲继续说道。
所提出的方法不需要对神经网络进行初步训练 并且不仅仅限于识别机器学习期间覆盖的对象。 相反，神经网络尝试通过跟踪任意对象的边缘来重新创建其轮廓。
模拟一组 Wi-Fi 接收器天线的信号分析仪 考虑了二维平面上各个点的信号功率变化。 在到达分析器的信号中，神经网络 检测特征失真 当波撞击边缘时产生的衍射波 并重新创建边缘的空间位置。
为了演示该方法，研究人员组织了对放置在墙后的英文字母模型的检测，使用三种典型的以 Wi-Fi 频率运行的无线信号发射器。
为了接收信号，我们创建了一个带有多个 Wi-Fi 接收器的扫描车，这些接收器模拟一组天线来回移动。 需要注意的是，该方法不仅适用于具有可见锐利边缘的物体，而且还适用于具有轻微表面曲率的物体。
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