Прыкладанні & Абмежаванні Wi-Fi візуалізацыі

Інфармацыйныя тэхналогіі, шырока вядомыя як ІТ, развілі многія галіны прамысловасці, такія як аўтамабільная, жыллёвая, праграмнае забеспячэнне і медыцына. ІТ-эксперты і навукоўцы таксама даследавалі магчымасць выкарыстання магутнай тэхналогіі візуалізацыі, вядомай як Wi-Fi.

Тэхналогія камп'ютэрнай візуалізацыі мае шырокі спектр прымянення ў выяўленні і ідэнтыфікацыі аб'ектаў. Навукоўцы распрацавалі мноства метадаў з выкарыстаннем традыцыйнай мікрахвалевай візуалізацыі. Аднак яны не змаглі атрымаць прадуктыўных вынікаў.

Вось чаму яны ўдасканалілі тэхналогію і ўвялі Wi-Fi візуалізацыі, якія мы разгледзім у гэтай публікацыі.

Што такое бесправадная візуалізацыя?

Бесправадная візуалізацыя - гэта тэхналогія, якая захоплівае і перадае выявы праз бесправадную сетку. Гэта можа здацца простым, але гэта не зусім так.

Бесправадная візуалізацыя - гэта шырокая канцэпцыя, якая ахоплівае некалькі галін, у тым ліку:

• Аўтамабільная прамысловасць
• Разумны дом або IoT
• Прамысловыя прыкладанні

Мы разгледзім прыкладанні і выпадкі выкарыстання выявы WiFi. Але спачатку давайце разбярэмся, што гэта за тэхналогія.

Уводзіны

Wi-Fi, або бесправадная інтэрнэт-тэхналогія, была прадстаўлена ў 1997 годзе, калі людзі пачалі выкарыстоўваць сучасныя сеткавыя прылады. Да гэтага тэлефонныя лініі і падобныя іншыя кабельныя злучэнні былі крыніцамі Інтэрнэту.

Паколькі гэтая тэхналогія была старой, карыстальнікі ніколі не атрымлівалі нічога лепшага ад кабельнага Інтэрнэту. Ён быў павольным і поўным збояў у сетцы. Гэта таксама быловажна ведаць гарызантальную і вертыкальную восі шаблону, каб атрымаць карысны вынік у двух вымярэннях прасторавай частаты.

Прымяненне Wi-Fi візуалізацыі

Некалькі прыкладанняў Wi-Fi візуалізацыі ў цяперашні час выкарыстоўваецца ў камерцыйных і прамысловых мэтах. Напрыклад.

Адсочванне запасаў

Гандлёвыя і гандлёвыя цэнтры выкарыстоўвалі каляскі з радарнымі датчыкамі для кіравання запасамі. Гэтыя каляскі з радарным кіраваннем не маюць патрэбы ў датчыках, таму што кожная каляска працуе са спецыяльным ідэнтыфікатарам.

База даных групуе каляскі ў некалькі каманд, а потым кіраўнік размяркоўвае кожнай камандзе заданне.

Гэтыя каляскі паспяхова кіруюць запасамі на складах. Больш за тое, кліенты таксама могуць атрымаць гэтыя каляскі ў памяшканні крамы і атрымліваць асалоду ад пакупак з дапамогай сістэмы безнаяўных пакупак.

Разумныя дамы

IoT - гэта наступны вялікі прарыў у жыллёвай індустрыі. Тэхналогія візуалізацыі Wi-Fi выконвае традыцыйнае радарнае выяўленне для ідэнтыфікацыі вялікіх аб'ектаў, у тым ліку:

• Дзверы
• Вокны
• Халадзільнік

Вы можаце разгарнуць антэны і неабходныя датчыкі для кантролю вялікіх аб'ектаў у вашым доме. Напрыклад, прасторавыя частоты, вымераныя антэннай рашоткай, могуць праверыць існуючыя сігналы сувязі і паведаміць вам аб стане аб'екта.

Акрамя таго, вы можаце запраграмаваць усю сістэму, выкарыстоўваючы сярэднюю прасторавую ўзаемную кагерэнтнасцьа таксама гарызантальныя і вертыкальныя напрамкі для кіравання рухам аб'екта з дапамогай апрацоўкі сігналу Wi-Fi.

Галоўным абмежаваннем гэтага прыкладання з'яўляецца наяўнасць стабільнай сеткі, паколькі сістэмам пасіўнай візуалізацыі патрэбныя сігналы WiFi для аналізу памераў аб'екта.

Частыя пытанні

Што такое WiFi Doppler?

WiFi Doppler - гэта тэхналогія зандзіравання, якая выкарыстоўвае толькі адну прыладу WiFi для вызначэння становішча і руху аб'екта. Вам не трэба некалькі прылад WiFIi, каб атрымаць вынікі з дапамогай WiFi Doppler.

Ці можа Wi-Fi бачыць скрозь сцены?

Так. Вы можаце выкарыстоўваць сігналы Wi-Fi, каб бачыць скрозь сцены.

Як прымусіць WiFi пранікаць праз сцяну?

1. Павялічце ўнутраны Wi-Fi з дапамогай пашыральнікаў дыяпазону Wi-Fi.
2. Разгарніце ячэістую сетку.

Некалькі сігналаў WiFi перадаюцца адзін праз аднаго . як?

Сігналы WiFi звычайна перасякаюцца, калі маршрутызатары працуюць на адным канале.

Ці могуць сігналы WiFi даць вынікі праз малюнкі на сцяне?

Так. Гэта таму, што Wi-Fi выкарыстоўвае радыёхвалі, якія могуць пранікаць скрозь сцены.

Выснова

Wi-Fi малюнкі становяцца распаўсюджанымі ў вобласці апрацоўкі малюнкаў з-за іх даступнасці амаль ва ўсіх жылых, камерцыйных і прамысловых памяшканнях прасторы. Такім чынам, выкарыстанне візуалізацыі Wi-Fi для вызначэння месцазнаходжання і руху аб'екта стане наступнай вялікай тэхналогіяй на карысць чалавека.

З часам Асацыяцыя Wi-Fi прыдумала прагрэс у бесправадной тэхналогіі і абнавіла прылады Wi-Fi. Гэта ўключала маршрутызатар, мадэмы, камутатары і ўзмацняльнікі.

Гэтыя прылады адпавядаюць стандартам IEEE WLAN, якія працуюць з усімі тыпамі сеткавых станцый. Найбольш распаўсюджаным стандартам WLAN, які выкарыстоўваецца ў нашых хатніх інтэрнэт-злучэннях, з'яўляецца 802.11ax.

Мы ўсе ведаем, наколькі важнай стала тэхналогія Wi-Fi у нашым жыцці. Ніжэй прыведзены агульныя спосабы выкарыстання Wi-Fi:

• Сувязь
• Абмен данымі
• Інтэрнэт-гульні

Па меры пашырэння Wi-Fi калі Wi-Fi распаўсюджваецца практычна на ўсе жылыя памяшканні, навукоўцы выявілі, што Wi-Fi можна выкарыстоўваць і для іншых прыкладанняў. Адным з адкрыццяў, якія яны знайшлі, было прасоўванне працэсу мікрахвалевай візуалізацыі з выкарыстаннем сігналаў Wi-Fi.

Перш чым рухацца далей, давайце разбярэмся з некаторымі тэхнічнымі тэрмінамі, якія выкарыстоўваюцца ў гэтым артыкуле.

Дамен прасторавай частоты

Прасторавая вобласць адносіцца да статычнай выявы любога аб'екта, у той час як частотная вобласць аналізуе выяву з рухомымі пікселямі. Гэта азначае, што прыёмнікі ў візуалізацыі Wi-Fi захопліваюць інфармацыю аб выяве ў вобласці прасторавых частот.

Пасіўны бістатычны радар WiFi

Бістатычны радар - гэта прылада, якая выкарыстоўваецца для вымярэння далёкасці радыёлакацыйнай сістэмы якія маюць асобныя перадатчыкі і прымачы WiFi. У пасівебістатычнай радыёлакацыйнай сістэмы WiFi, прымачы вымяраюць розніцу ў часе, калі сігнал паступае ад перадатчыкаў.

Гэтыя прымачы таксама адказваюць за разлік часу перададзеных сігналаў WiFi, адлюстраваных ад фактычнай мэты.

Мікрахвалевая візуалізацыя супраць сістэмы WiFi

Мікрахвалевая візуалізацыя - гэта старая тэхналогія, чым WiFi. Асноўная прычына, па якой навукоўцы пайшлі на мадэрнізацыю тэхналогіі, заключаецца ў тым, што апрацоўка мікрахвалевых малюнкаў займае больш часу.

Гэты метад візуалізацыі прадстаўляе механічнае і электрычнае прамянёвае сканіраванне, якое паказала добрыя вынікі. Аднак час збору даных у абодвух метадах быў недахопам, які затрымліваў апрацоўку малюнкаў у прасторава-частотнай візуалізацыі.

Мікрахвалевая візуалізацыя была пераважным варыянтам для выяўлення і ідэнтыфікацыі аб'ектаў. Зноў жа, адсканаваныя ўзоры былі апрацаваны з выкарыстаннем перадавых тэхналогій. Але зноў жа, абмежаванне па часе для сканіравання прамяня над полем было галоўнай праблемай.

Вучоны таксама выкарыстаў тую ж тэхналогію для выяўлення аб'ектаў, але яны не змаглі прасунуцца, таму што прылады не маглі захапіць нізкі цеплавы генеруе электрамагнітнае выпраменьванне ад людзей.

Ім спатрэбіліся вялікія інвестыцыі, каб набыць сучасны прыёмнік і абсталяванне для апрацоўкі сігналаў з высокай адчувальнасцю і больш шырокай прапускной здольнасцю.

Сістэма візуалізацыі WiFi

Тэхналогія абнаўленне пачалося з выкарыстаннем Wi-Fi. Але, зВядома, усе мы ведаем, што Wi-Fi распаўсюджаны паўсюдна, а гэта азначае, што ён даступны ў любым месцы.

Ці дома, офіс, рэстаран, вакзал ці стадыён, вашы прылады з падтрымкай Wi-Fi прымаюць бесправадныя сігналы . Гэта прычына, па якой навукоўцы скарысталіся Wi-Fi і палепшылі мікрахвалевую візуалізацыю.

Навукоўцы таксама выкарыстоўвалі Wi-Fi для выяўлення і класіфікацыі выявы чалавека праз сценку. Паколькі радыёхвалі могуць лёгка пранікаць праз шторы, тканіну і сцены, Wi-Fi з'яўляецца магутным інструментам для адлюстравання складаных аб'ектаў.

Апрацоўка сігналаў таксама больш прадуктыўная ў выпраменьваннях Wi-Fi з-за іх непразрыстасці ў аптычных і інфрачырвоныя даўжыні хваль.

Такім чынам, новая тэхніка выкарыстоўвае традыцыйныя мікрахвалевыя выявы з выкарыстаннем сігналаў Wi-Fi. Незалежныя перадатчыкі Wi-Fi, якія асвятляюць гэтыя сігналы, адказваюць за ініцыяцыю працэсу, у той час як прыёмнік захоплівае інфармацыю аб выяве ў прасторавай частаце выбаркі і вобласці.

Новая сістэма візуалізацыі Wi-Fi выкарыстоўвае метады пасіўнага радара на староннім выпраменьванні. Пасіўны радар выкарыстоўвае гэтыя выпраменьванні для:

• Выяўлення
• Сачэння

Іншае адрозненне паміж мікрахвалевай і WiFi візуалізацыяй заключаецца ў выкарыстанні рэдкіх антэнных рашотак для апрацоўкі выявы. На жаль, гэта вымярае толькі вельмі нізкае цеплавое генераванае электрамагнітнае выпраменьванне.

З іншага боку, мадэрнізаваная тэхналогія выкарыстоўвае сігналы Wi-Fi, якія працуюць на звычайных прыёмніках прыЧастата 25 МГц і час інтэграцыі 10 мікрасекунд. Частата і час інтэграцыі паляпшаюцца з дапамогай сігналаў WiFi для вылічальнай візуалізацыі.

Такім чынам, прапанаваны метад у мадэрнізаванай версіі мікрахвалевай сістэмы візуалізацыі можа працаваць на недарагім абсталяванні і даць лепшыя вынікі. Няма неабходнасці інвеставаць у прымачы з шырокай прапускной здольнасцю, каб выкарыстоўваць разрэджаны масіў.

Існуючыя прымачы могуць выкарыстоўваць сігналы Wi-Fi, паколькі яны даступныя амаль усюды. Таксама ў адведзены час застаюцца толькі карэляваныя кампаненты сігналу. Такім чынам, гэтыя сігналы могуць палепшыць вылічальную візуалізацыю для мэт зандзіравання і сувязі.

Чаму Wi-Fi візуалізацыя - лепшы падыход?

Выява з выкарыстаннем сігналаў Wi-Fi лепшая за папярэднія тэхналогіі па розных прычынах. Напрыклад, апрацоўка малюнкаў з дапамогай апрацоўкі сігналу Wi-Fi з'яўляецца фактарам захавання прыватнасці.

Акрамя таго, вам не трэба марнаваць тысячы долараў, каб набыць высокакласныя прымачы. Вымярэнняў магутнасці Wi-Fi дастаткова для аналізу выяўлення і класіфікацыі аб'ектаў, каб зрабіць візуалізацыя паспяховым.

Хоць спецыялізаванае абсталяванне для візуалізацыі даступна, яны патрабуюць іншых дадатковых кампанентаў, якія значна павялічваюць кошт праекта.

Выкарыстоўваючы выбарку прасторавай частотнай інфармацыі, вынікі паказалі лакалізацыю людзей і металічных аб'ектаў. Гэта даказала ўзровень паспяховасці візуалізацыі Wi-Fi з наступнай медыянайдакладнасць:

• 26 см для нерухомых людзей
• 15 см для нерухомых металічных аб'ектаў

Абмежаванні візуалізацыі Wi-Fi

Без сумневу, мікрахвалевая візуалізацыя з выкарыстаннем сігналаў Wi-Fi - гэта магутная тэхналогія для лакалізацыі людзей і іншых аб'ектаў. Вы можаце лёгка вызначыць месцазнаходжанне пэўнага набору людзей і прадметаў. Тым не менш, ёсць некаторыя абмежаванні ў спосабе рэалізацыі выявы Wi-Fi.

Давайце абмяркуем іх.

Памер аб'екта

Прапанаваная тэхналогія стварэння выявы Wi-Fi абапіраецца на памер аб'екта. Сістэма візуалізацыі лакалізуе аб'екты вялікіх памераў. Напрыклад:

• Канапа
• Столы
• Вялікія вокны

Несумненна, вялікія аб'екты лёгка выявіць і лакалізаваць з-за іх ясных для аналізу памераў. Незалежна ад таго, выкарыстоўваецца 2D або 3D тэхналогія, алгарытмы апрацоўкі відарысаў лёгка ідэнтыфікуюць аб'екты вялікага памеру, не марнуючы шмат часу.

Калі вы рыхтуеце сістэму да апрацоўкі відарысаў, вы павінны спачатку дазволіць ёй вывучыць аб'екты як узоры. Гэты працэс называецца машынным навучаннем, адным з найбольш распаўсюджаных абласцей штучнага інтэлекту (AI).

Машыннае навучанне з'яўляецца фундаментальным этапам любога тыпу візуалізацыі. Каб ствараць тэхналогію без падсілкоўвання вашай сістэмы перад стварэннем малюнкаў, вы павінны набыць магутнае абсталяванне штучнага інтэлекту, якое аналізуе аб'ект як чалавек. Але марнаваць занадта шмат грошай толькі дзеля зручнасці неразумна, таму што машыннае навучанне лёгкарэалізаваць.

Такім чынам, вы павінны падаць у сваю сістэму ўзоры аб'ектаў, каб захоп перададзеных сігналаў WiFi мог даць лепшыя вынікі, чым прыёмнікі, якія выкарыстоўваюцца ў традыцыйным радарным выяўленні і мікрахвалевай візуалізацыі.

Матэрыял

Матэрыял аб'екта таксама мае значэнне пры выкарыстанні выявы Wi-Fi для выяўлення і лакалізацыі. Напрыклад, прапанаваная сістэма забяспечвае шматспадзеўныя вынікі, калі аб'ект мае адбівальныя паверхні.

Напрыклад, металічныя паверхні заўсёды аказваліся лепшымі аб'ектамі, нават для аптычных або інфрачырвоных частот.

Тое ж самае. Тут таксама дзейнічае прынцып: вялікі аб'ект, які мае святлоадбівальную паверхню, лягчэй адлюстраваць, чым невялікія металічныя аб'екты. Чаму?

Нягледзячы на ​​тое, што бліскучы аб'ект добра адлюстроўвае сігналы WiFi, яго малы памер робіць плошчу папярочнага сячэння перагружанай для ўваходнага выпраменьвання. У выніку некалькі перададзеных сігналаў WiFi не могуць належным чынам уявіць гэты аб'ект.

Яшчэ адна праблема з памерам аб'екта заключаецца ў тым, што калі памер становіцца прапарцыйным даўжыні хвалі сігналу WiFi, узаемадзеянне паміж двума аб'ектамі памяншаецца.

Як вырашыць абмежаванне памеру да частаты?

Сістэма візуалізацыі Wi-Fi патрабуе значнай розніцы паміж памерам аб'екта і даўжынёй хвалі прысутных сігналаў WiFi. Калі памер аб'екта вялікі, даўжыня хвалі сігналу WiFi павінна быць меншай, і наадварот.

Вы павінны перадавацьбольш высокую частату, г.зн. 5 ГГц, каб паменшыць даўжыню хвалі сігналаў WiFi. Аднак дагэтуль няма канкрэтных вынікаў таго, што нізкачашчынныя сігналы WiFi у сістэмах пасіўнай інтэрфераметрычнай візуалізацыі працуюць з меншымі аб'ектамі.

Гэта з-за меншай плошчы папярочнага перасеку, якая не дазваляе карэляваным кампанентам сігналу застаюцца некранутымі скразныя выявы.

Некаторыя з больш дробных аб'ектаў, якія былі ўзяты падчас шматлікіх эксперыментаў:

• Манета
• Ключы
• Бяспека pin

Акрамя выкарыстання рознага абсталявання, назіраецца змяненне частотнага дыяпазону для выяўлення меншых аб'ектаў з прасторавым разрозненнем.

Раздзяляльнасць выявы

Раздзяляльнасць выявы з'яўляецца істотнай асаблівасць прапанаванай тэхналогіі. Акрамя таго, гэта залежыць ад наступных двух фактараў:

• Даўжыня хвалі сігналу Wi-Fi
• Даўжыня антэннай рашоткі

Вы можаце павялічыць раздзяляльнасць выявы, захаваўшы пастаянная даўжыня хвалі сігналу і павелічэнне даўжыні антэннай рашоткі.

Падчас эксперыменту навукоўцы паспрабавалі палепшыць разрозненне выявы, павялічыўшы частату да 5 ГГц, што памяншае даўжыню хвалі. Тады яны не змянілі даўжыню хвалі апрацоўкі сігналу і даўжыню антэннай рашоткі.

У выніку навукоўцы не заўважылі ніякага павышэння разрознасці выявы. Іншым ключавым высновай было тое, што колькасць антэн не мела значэння ў працэсе стварэння выявы.

КаліВы размясціце антэну ў правільным становішчы, вы можаце атрымаць прадуктыўныя вынікі толькі з парай антэн. Чаму?

Антэнныя рашоткі ўлоўліваюць выпраменьванне ад аб'екта назірання. Выкарыстанне некалькіх месцаў размяшчэння антэн, несумненна, павялічвае верагоднасць аптымальнай раздзяляльнасці выявы, але гэта пытанне эканамічна эфектыўнай тэхналогіі.

Акрамя таго, кампаніі таксама вырабляюць недарагія антэны для тэхналогіі візуалізацыі Wi-Fi, каб павялічыць яе прымяненне і эфектыўнасць.

Такім чынам, вы можаце ўявіць сабе аб'ект толькі з вымярэннямі магутнасці WiFi, калі падтрымліваць даўжыню антэннай рашоткі пастаяннай. Змена ўваходнага дыяпазону частот таксама можа паўплываць на раздзяленне выявы.

Арыентацыя аб'екта

Арыентацыя аб'екта з'яўляецца яшчэ адным абмежаваннем у прапанаванай тэхналогіі. Сістэма візуалізацыі WiFi патрабуе, каб аб'ект знаходзіўся ў дыяграме перададзенага выпраменьвання. Вы ўжо ведаеце, што ЭМ-хвалі ствараюць поле і распаўсюджваюцца ў рытме. Гэта поле становіцца трэндам для наступных хваль.

Калі вы размясціце аб'ект у гэтым полі з арыентацыяй, якая ляжыць у адхіляючым становішчы, вы не атрымаеце сапраўдных вынікаў. Такім чынам, захаванне арыентацыі аб'екта ў межах дыяграмы пераданага выпраменьвання вельмі важна.

Акрамя таго, вы можаце вырашыць гэтую праблему наступнымі спосабамі:

• Усталюйце размяшчэнне антэн аптымізаваным спосабам .
• Выбірайце антэны з лепшымі дыяграмамі выпраменьвання.

Гэта