Toepassings & Limiete van WiFi-beeldvorming

Inligtingstegnologie, algemeen bekend as IT, het baie nywerhede soos motor, behuising, sagteware en medisyne gevorder. Die IT-kundiges en -wetenskaplikes het ook die haalbaarheid van 'n kragtige beeldtegnologie, bekend as Wi-Fi-beelding, ondersoek.

Rekenariese beeldtegnologie het 'n groot omvang in voorwerpopsporing en -identifikasie. Wetenskaplikes het baie tegnieke uitgedink deur tradisionele mikrogolfbeelding te gebruik. Hulle kon egter nie produktiewe resultate kry nie.

Daarom het hulle die tegnologie gevorder en Wi-Fi-beelding bekendgestel wat ons in hierdie plasing sal behandel.

Wat is Wireless Imaging?

Draadlose beeldvorming is 'n tegnologie wat beelde opneem en oor 'n draadlose netwerk oordra. Dit klink dalk eenvoudig, maar dit is nie.

Draadlose beeldvorming is 'n breë konsep wat verskeie industrieë dek, insluitend:

• Motor
• Slimhuis of IoT
• Nywerheidstoepassings

Ons gaan deur die toepassings en gebruiksgevalle van WiFi-beelding. Maar eers, laat ons verstaan ​​wat hierdie tegnologie is.

Inleiding

Wi-Fi, of draadlose internettegnologie, is in 1997 bekendgestel toe mense moderne netwerktoestelle begin gebruik het. Voor dit was telefoonlyne en soortgelyke ander kabelverbindings die bronne van die internet.

Sedert daardie tegnologie oud was, het gebruikers nooit beter van die kabelinternet gekom nie. Dit was stadig en vol netwerkonderbrekings. Dit was ookbelangrik om die horisontale en vertikale as van die patroon te ken om 'n nuttige resultaat in die twee ruimtelike frekwensie-dimensies te kry.

Toepassings van Wi-Fi-beelding

Verskeie toepassings van Wi-Fi-beelding word vir kommersiële en industriële doeleindes gebruik word. Byvoorbeeld.

Voorraadopsporing

Inkopiesentrums en winkelsentrums het trollies gebruik wat radarsensors vir voorraadbestuur gebruik. Hierdie radar-beheerde trollies het geen sensor-etiket nodig nie, want elke trollie werk met 'n spesiale ID.

Die databasis groepeer die trollies in verskeie spanne, en dan ken die toesighouer aan elke span 'n taak toe.

Hierdie trollies is suksesvol in die doeltreffende bestuur van die voorraad van pakhuise. Boonop kan klante ook hierdie trollies binne die mart se perseel kry en inkopies geniet met 'n kontantlose aankoopstelsel.

Smart Homes

IoT is die volgende groot deurbraak in die behuisingsbedryf. Die Wi-Fi-beeldtegnologie voer tradisionele radarbespeuring uit om groot voorwerpe te identifiseer, insluitend:

• Deure
• Windows
• Yskas

Jy kan antennas en vereiste sensors ontplooi om die groot voorwerpe in jou huis te beheer. Byvoorbeeld, die ruimtelike frekwensies gemeet deur die antenna se skikking kan die bestaande kommunikasie seine verifieer en jou in kennis stel van die voorwerp se status.

Verder kan jy die hele stelsel programmeer deur die gemiddelde ruimtelike wedersydse samehang te gebruik.en horisontale en vertikale rigtings om die voorwerp se beweging te beheer deur gebruik te maak van Wi-Fi seinverwerking.

Hierdie toepassing se hoofbeperking is om 'n stabiele netwerk te hê omdat die passiewe beeldstelsels WiFi-seine benodig om die voorwerp se afmetings te ontleed.

Gereelde Vrae

Wat is 'n WiFi Doppler?

WiFi Doppler is 'n waarnemingstegnologie wat slegs 'n enkele WiFi-toestel gebruik om die posisie en beweging van 'n voorwerp op te spoor. Jy het nie veelvuldige WiFIi-toestelle nodig om resultate te kry met WiFi Doppler nie.

Kan WiFi deur mure sien?

Ja. Jy kan Wi-Fi-seine gebruik om deur mure te sien.

Hoe kry ek WiFi om 'n muur te penetreer?

1. Versterk die interne WiFi met behulp van Wi-Fi-reeksverlengers.
2. Ontplooi 'n maasnetwerk.

Die veelvuldige WiFi-seine wat deur mekaar oorgedra word . Hoe?

Die WiFi-seine sny gewoonlik as die roeteerders op dieselfde kanaal werk.

Kan WiFi-seine resultate lewer deur muurbeelding?

Ja. Dit is omdat WiFi radiogolwe gebruik wat deur mure kan penetreer.

Gevolgtrekking

Wi-Fi-beelding word algemeen in die beeldverwerkingsdomein vanweë die beskikbaarheid daarvan in byna elke residensiële, kommersiële en industriële spasie. Daarom sal die gebruik van Wi-Fi-beelding om 'n voorwerp se ligging en beweging op te spoor die volgende groot tegnologie vir menslike voordeel wees.

Met tyd het die Wi-Fi Association vorendag gekom met vooruitgang in draadlose tegnologie en opgegradeerde Wi-Fi-toestelle. Dit het die roeteerder, modems, skakelaars en boosters ingesluit.

Hierdie toestelle volg die IEEE WLAN-standaarde wat met alle soorte netwerkstasies werk. Die mees algemene WLAN-standaard wat in ons huis-internetverbindings gebruik word, is 802.11ax.

Ons weet almal hoe belangrik Wi-Fi-tegnologie in ons lewens geword het. Die volgende is die algemene gebruike van Wi-Fi:

• Kommunikasie
• Datadeling
• Aanlyn speletjies

Soos Wi-Fi uitgebrei is wetenskaplikes het ontdek dat Wi-Fi ook vir ander toepassings gebruik kan word. Een van die ontdekkings wat hulle gevind het, was die bevordering van die mikrogolfbeeldingsproses deur gebruik te maak van Wi-Fi-seine.

Voordat ons verder gaan, laat ons 'n paar tegniese terme verstaan ​​wat deur hierdie artikel gebruik word.

Ruimtelike frekwensiedomein

Die ruimtelike domein verwys na die statiese beeld van enige voorwerp, terwyl die frekwensiedomein die beeld met sy bewegende pixels ontleed. Dit beteken dat die ontvangers in Wi-Fi-beelding die beeld se inligting in die ruimtelike frekwensiedomein vasvang.

Passiewe Bistatiese WiFi-radar

'n Bistatiese radar is 'n toestel wat gebruik word om die omvang van 'n radarstelsel te meet met aparte WiFi-senders en -ontvangers. In die passiefbistatiese WiFi-radarstelsel, meet die ontvangers die verskil in tyd wanneer 'n sein vanaf die senders aankom.

Hierdie ontvangers is ook verantwoordelik vir die berekening van die tyd van die uitgestuurde WiFi-seine wat vanaf die werklike teiken gereflekteer word.

Mikrogolfbeelding vs. WiFi-beeldingstelsel

Mikrogolfbeelding is 'n ouer tegnologie as WiFi-beelding. Die hoofrede waarom wetenskaplikes vir die tegnologie-opgradering gegaan het, is dat mikrogolfbeelding meer verwerkingstyd verbruik.

Hierdie beeldtegniek het meganiese en elektriese straalskandering aangebied, wat goeie resultate getoon het. Die data-verkrygingstyd in beide tegnieke was egter 'n nadeel wat die verwerking van beelde in ruimtelike frekwensiebeelding vertraag het.

Mikrogolfbeelding was 'n voorkeuropsie vir objekopsporing en -identifikasie. Weereens is die geskandeerde monsters verwerk met behulp van die nuutste tegnologie. Maar weereens, die tydsbeperking vir die skandering van 'n straal oor 'n veld was die hoofkwessie.

Die wetenskaplike het ook dieselfde tegnologie vir voorwerpopsporing gebruik, maar hulle kon nie vorder nie omdat die toestelle nie lae termies kon vasvang nie. elektromagnetiese straling van mense gegenereer.

Hulle het 'n groot belegging vereis om 'n moderne ontvanger en seinverwerkingstoerusting te koop met hoë sensitiwiteit en wyer bandwydte.

WiFi-beeldstelsel

Die tegnologie opgradering het begin met die gebruik van Wi-Fi. Maar, vannatuurlik weet ons almal dat Wi-Fi alomteenwoordig is, wat beteken dit is op elke plek beskikbaar.

Of dit nou by die huis, kantoor, restaurant, treinstasie of stadion is, jou Wi-Fi-geaktiveerde toestelle ontvang draadlose seine . Dit is die rede waarom wetenskaplikes gebruik gemaak het van Wi-Fi en opgegradeerde mikrogolfbeelding.

Wetenskaplikes het ook Wi-Fi gebruik om mense deur-muur-beelding op te spoor en te klassifiseer. Aangesien radiogolwe maklik deur gordyne, lap en mure kan penetreer, is Wi-Fi 'n kragtige hulpmiddel vir die beeld van komplekse voorwerpe.

Seinverwerking is ook meer produktief in Wi-Fi-straling vanweë hul ondeursigtigheid by optiese en infrarooi golflengtes.

Daarom gebruik die nuwe tegniek tradisionele mikrogolfbeelding wat Wi-Fi-seine gebruik. Onafhanklike WiFi-senders wat hierdie seine verlig, is verantwoordelik vir die aanvang van die proses terwyl die ontvanger die beeld se inligting in ruimtelike frekwensiesteekproefneming en -domein vasvang.

Die nuwe Wi-Fi-beeldingstelsel gebruik passiewe radartegnieke op derdeparty-bestraling. Die passiewe radar gebruik daardie bestraling vir:

• Opsporing
• Opsporing

Nog 'n verskil tussen mikrogolf- en WiFi-beelding is dat eersgenoemde yl antenna-skikkings gebruik om te verwerk beelde. Ongelukkig meet dit slegs baie lae termies gegenereerde EM-stralings.

Aan die ander kant gebruik die opgegradeerde tegnologie Wi-Fi-seine wat op normale ontvangers werk by25 MHz frekwensie en 10 mikrosekondes integrasie tyd. Die frekwensie en integrasietyd word verbeter deur die WiFi-seine vir berekeningsbeelding te gebruik.

Dus kan die voorgestelde metode in die opgegradeerde weergawe van die mikrogolfbeeldingstelsel op laekostetoerusting werk en beter resultate lewer. Dit is nie nodig om in wye bandwydte-ontvangers te belê om 'n yl skikking te gebruik nie.

Die bestaande ontvangers kan Wi-Fi-seine gebruik aangesien hulle byna oral beskikbaar is. Ook bly slegs die gekorreleerde seinkomponente in die toegewese tyd oor. Daarom kan hierdie seine rekenkundige beeldvorming 'n hupstoot gee vir waarnemings- en kommunikasiedoeleindes.

Waarom is Wi-Fi-beeldvorming 'n beter benadering?

Beeldvorming met behulp van Wi-Fi-seine is om verskeie redes beter as die vorige tegnologieë. Byvoorbeeld, beeldvorming met behulp van Wi-Fi-seinverwerking bestaan ​​uit privaatheidsbehoudfaktor.

Jy hoef ook nie duisende dollars te spandeer om hoë-end ontvangers te koop nie. Die WiFi-kragmetings is genoeg om voorwerpopsporing en klassifikasie te ontleed om die beeldvorming suksesvol te maak.

Alhoewel gespesialiseerde hardeware vir beeldvorming beskikbaar is, benodig hulle ander byvoegings wat die projek se koste aansienlik verhoog.

Deur die gemonsterde ruimtelike frekwensie-inligting te gebruik, het die resultate die lokalisering van menslike en metaalvoorwerpe getoon. Dit het die sukseskoers van Wi-Fi-beelding met die volgende mediaan bewysakkuraatheid:

• 26 cm vir statiese menslike onderwerpe
• 15 cm vir statiese metaalvoorwerpe

Beperkings van Wi-Fi-beelding

Ongetwyfeld is mikrogolfbeelding met behulp van Wi-Fi-seine 'n kragtige tegnologie om mense en ander voorwerpe te lokaliseer. Jy kan maklik die posisie van 'n spesifieke stel mense en voorwerpe opspoor. Daar is egter 'n paar beperkings in die implementering van Wi-Fi-beelding.

Kom ons bespreek dit.

Voorwerpgrootte

Die voorgestelde Wi-Fi-beeldtegnologie maak staat op die voorwerp se grootte. Die beeldstelsel lokaliseer voorwerpe van groot grootte. Byvoorbeeld:

• Bank
• Tables
• Groot vensters

Geen twyfel, groot voorwerpe is maklik om op te spoor en te lokaliseer vanweë hul duidelik-om-te-analiseer afmetings. Of dit nou 2D- of 3D-tegnologie gebruik, die beeldverwerkingsalgoritmes identifiseer groot-grootte voorwerpe maklik sonder om baie tyd te spandeer.

Wanneer jy 'n stelsel vir beeldverwerking voorberei, moet jy dit eers die voorwerpe as monsters laat leer. Hierdie proses word masjienleer genoem, een van die mees algemene domeine van kunsmatige intelligensie (KI).

Masjineleer is die fundamentele stap van enige tipe beeldvorming. Om tegnologie te bou sonder om jou stelsel te voed voor beeldvorming, moet jy kragtige KI-toerusting koop wat die voorwerp soos mense ontleed. Maar om te veel geld net vir gerief te spandeer, is nie wys nie, want masjienleer is maklik omimplementeer.

Daarom moet jy jou stelsel met die voorwerpe se monsters voed sodat die vaslegging van uitgesaaide WiFi-seine beter resultate kan lewer as die ontvangers wat in tradisionele radar-opsporing en mikrogolfbeelding gebruik word.

Materiaal

Die voorwerp se materiaal maak ook saak wanneer Wi-Fi-beelding gebruik word vir opsporing en lokalisering. Die voorgestelde stelsel bied byvoorbeeld belowende resultate as die voorwerp reflektiewe oppervlaktes het.

Byvoorbeeld, metaaloppervlaktes het altyd bewys dat dit beter voorwerpe is, selfs vir optiese of infrarooi frekwensies.

Dieselfde Die beginsel volg ook hier: 'n groot voorwerp met 'n reflektiewe oppervlak is makliker om te beeld as klein metaal voorwerpe. Hoekom?

Alhoewel 'n blink voorwerp goeie WiFi-seine weerspieël, maak sy klein grootte die deursnee-area oorbelaste vir inkomende bestraling. Gevolglik kan die veelvuldige WiFi-seine wat oorgedra word nie daardie voorwerp behoorlik voorstel nie.

'n Ander probleem met die voorwerp se afmeting is wanneer die grootte eweredig word aan die WiFi-seine se golflengte, die interaksie tussen die twee entiteite verminder.

Hoe om die dimensie-tot-frekwensie-beperking op te los?

'n Wi-Fi-beeldstelsel vereis 'n beduidende verskil tussen die voorwerp se grootte en die golflengte van die teenwoordige WiFi-seine. As die voorwerp se grootte groot is, moet die WiFi-seine se golflengte kleiner wees en omgekeerd.

Jy moet uitsaai'n hoër frekwensie, dit wil sê 5 GHz, om die golflengte van die WiFi-seine te verminder. Daar is egter steeds geen konkrete uitkoms dat lae-frekwensie WiFi-seine in passiewe interferometriese beeldstelsels met kleiner voorwerpe werk nie.

Dit is as gevolg van die kleiner deursnee-area, wat nie die gekorreleerde seinkomponente toelaat om bly ongeskonde deur-muur beelding.

Sommige van die kleiner voorwerpe wat tydens veelvuldige eksperimente gemonster is, was:

• Coin
• Keys
• Veiligheid pen

Benewens die gebruik van verskillende toerusting, is die verandering van die frekwensiereeks vir die opsporing van kleiner ruimtelike-resolusie-voorwerpe onder waarneming.

Beeldresolusie

Die beeldresolusie is 'n noodsaaklike kenmerk van die voorgestelde tegnologie. Boonop hang dit af van die volgende twee faktore:

• Wi-Fi-seingolflengte
• Antenna-skikkinglengte

Jy kan die beeldresolusie verhoog deur te hou die seingolflengte konstante en die verhoging van die antenna-skikkinglengte.

Tydens die eksperiment het die wetenskaplikes probeer om die beeldresolusie te verbeter deur die frekwensie na 5 GHz te verhoog, wat die golflengte verminder. Toe het hulle nie die seinverwerkingsgolflengte en die antenna-skikkinglengte verander nie.

Gevolglik het wetenskaplikes geen verbetering in die beeldresolusie waargeneem nie. Nog 'n belangrike bevinding was dat die aantal antennas nie saak gemaak het in die beeldproses nie.

Asas u die antenna in die regte posisie plaas, kan u produktiewe resultate kry met slegs 'n paar antennas. Hoekom?

Die antenna-skikkings vang die bestraling van die voorwerp onder waarneming vas. Die gebruik van veelvuldige antenna-liggings verhoog ongetwyfeld die waarskynlikheid van optimale beeldresolusie, maar dit is 'n kwessie van kostedoeltreffende tegnologie.

Boonop maak maatskappye ook laekoste-antennas vir Wi-Fi-beeldtegnologie om die omvang daarvan te vergroot. en doeltreffendheid.

Dus, jy kan die voorwerp voorstel met slegs WiFi-kragmetings as jy die antenna-skikkinglengte konstant hou. Die verandering van die inkomende frekwensiereeks kan ook die beeldresolusie beïnvloed.

Voorwerporiëntasie

Die voorwerp se oriëntasie is nog 'n beperking in die voorgestelde tegnologie. Die WiFi-beeldstelsel vereis dat die voorwerp in die uitgesaaide bestraling se patroon is. Jy weet reeds dat die EM-golwe 'n veld skep en in 'n ritme beweeg. Daardie veld word 'n neiging vir die volgende golwe.

As jy 'n voorwerp in daardie veld plaas met sy oriëntasie wat in afbuigposisie lê, sal jy nie ware resultate kry nie. Dit is dus belangrik om die voorwerp se oriëntasie binne die uitgesaaide straling se patroon te hou.

Boonop kan jy hierdie probleem op die volgende maniere aanspreek:

• Stel die antennas se ligging op 'n geoptimaliseerde manier .
• Kies die antennas wat beter stralingspatrone het.

Dit is