Для демонстрации возможностей предлагаемой системы по получению изображений сложных предметов исследователи показали, как с помощью Wi-Fi можно распознать буквы английского алфавита даже сквозь стену.
Исследователи из лаборатории профессора Университета Калифорнии в Санта-Барбаре Ясамин Мостофи предложили новую технологию, которая позволяет получать высококачественные изображения неподвижных объектов с использованием только сигналов Wi-Fi. Их метод использует геометрическую теорию дифракции и соответствующие конусы Келлера для отслеживания краёв объектов. Эта технология также впервые позволила получить изображение букв английского алфавита через стены с помощью Wi-Fi — задача, которая считалась слишком сложной для Wi-Fi из-за особенностей формы букв.
«Съёмка неподвижных сцен с помощью Wi-Fi значительно затруднена из-за отсутствия движения, — говорит Мостофи, профессор электротехники и вычислительной техники. — Поэтому мы применили совершенно иной подход к решению этой сложной задачи, сосредоточившись на отслеживании краёв объектов». Предложенная методика и экспериментальные результаты опубликованы в сборнике трудов Национальной конференции по радиолокации IEEE 2023 года (RadarConf) 21 июня 2023 года.
Эта инновация основана на предыдущих работах лаборатории Мостофи, которая с 2009 года занимается разработкой технологий зондирования с помощью повседневных радиочастотных сигналов, таких как Wi-Fi, для различных приложений, включая анализ толпы, идентификацию человека, «умное» здравоохранение и «умные» пространства.
«Когда заданная волна падает на краевую точку, в соответствии с геометрической теорией дифракции Келлера (ГТД) возникает конус исходящих лучей, называемый конусом Келлера», — пояснила Мостофи. Исследователи отмечают, что это взаимодействие не ограничивается заметно острыми краями, а распространяется на более широкий набор поверхностей с достаточно малой кривизной.
«В зависимости от ориентации краёв конус оставляет различные следы (т.е. конические сечения) на заданной сетке приёмников. Затем мы разрабатываем математическую схему, которая использует эти конические отпечатки в качестве сигнатур для определения ориентации краёв, создавая таким образом карту краёв сцены», — продолжает Мостофи.
«Края реальных объектов имеют локальную зависимость, — говорит Анураг Паллапролу, ведущий аспирант проекта. — Таким образом, найдя точки с высокой степенью достоверности с помощью предложенного ядра визуализации, мы распространяем информацию о них на остальные точки с помощью байесовского распространения информации. Этот шаг может дополнительно улучшить изображение, поскольку некоторые грани могут находиться в "слепой" области или быть подавлены другими гранями, расположенными ближе к излучателям». Наконец, после того как изображение сформировано, исследователи могут ещё больше улучшить его, используя инструменты дополнения изображения.
«Следует отметить, что традиционные методы формирования изображений приводят к низкому качеству изображения при использовании обычных Wi-Fi-приёмопередатчиков, — добавил Паллапролу, — поскольку на низких частотах поверхности могут казаться почти прозрачными, что не оставляет достаточных следов на сетке приёмника».
Исследователи также подробно изучили влияние нескольких различных параметров, таких как кривизна поверхности, ориентация краёв, расстояние до сетки приёмника и расположение передатчика, на конусы Келлера и предлагаемую ими систему формирования изображений на основе краёв, разработав тем самым основу для методичного проектирования системы формирования изображений.
В экспериментах команды три готовых Wi-Fi-передатчика посылают беспроводные волны на местность. Затем Wi-Fi приёмники устанавливаются на беспилотный автомобиль, который при движении эмулирует сетку Wi-Fi приёмников. Приёмник измеряет мощность принимаемого сигнала, который затем используется для формирования изображения по предложенной методике.
Исследователи всесторонне проверили эту технологию, проведя несколько экспериментов в трёх различных областях, в том числе в сценариях «сквозь стену». В одном из примеров для демонстрации возможностей предлагаемой технологии было разработано специальное приложение Wi-Fi Reader.
Это приложение особенно информативно, поскольку английский алфавит содержит сложные детали, которые могут быть использованы для проверки производительности системы формирования изображений. В этой связи группа показала, как можно успешно получить изображение нескольких объектов, имевших форму букв алфавита.
