Приложения & Ограничения на WiFi Imaging

Информационните технологии, известни като ИТ, развиха много индустрии като автомобилната, жилищната, софтуерната и медицинската. ИТ експертите и учените също така проучиха възможността за използване на мощна технология за изображения, известна като Wi-Fi изображения.

Технологията за компютърно изобразяване има широк обхват в откриването и идентифицирането на обекти. Учените разработиха много техники, използвайки традиционното микровълново изобразяване. Те обаче не можаха да получат продуктивни резултати.

Ето защо те усъвършенстваха технологията и въведоха Wi-Fi изображения, които ще разгледаме в тази публикация.

Какво е безжично визуализиране?

Безжичното изобразяване е технология, която улавя и предава изображения по безжична мрежа. Това може да звучи просто, но не е.

Безжичното визуализиране е широко понятие, което обхваща множество индустрии, включително:

• Автомобил
• Умен дом или IoT
• Индустриални приложения

Ще разгледаме приложенията и случаите на използване на WiFi изображенията. Но първо нека разберем какво представлява тази технология.

Въведение

Wi-Fi, или технологията за безжичен интернет, е въведена през 1997 г., когато хората започват да използват модерни мрежови устройства. Преди това източници на интернет са били телефонните линии и други подобни кабелни връзки.

Тъй като тази технология беше стара, потребителите никога не получиха по-добри резултати от кабелния интернет. Той беше бавен и пълен с прекъсвания на мрежата. Освен това не беше надежден, тъй като данните, изпратени от източник до дестинация, бяха рискована задача.

С течение на времето Wi-Fi асоциацията предложи напредък в безжичната технология и модернизира Wi-Fi устройствата. Това включва рутер, модеми, комутатори и бустери.

Тези устройства следват стандартите IEEE WLAN, които работят с всички видове мрежови станции. Най-често използваният стандарт WLAN в домашните интернет връзки е 802.11ax.

Всички знаем колко важна е технологията Wi-Fi в живота ни. Следват най-често срещаните приложения на Wi-Fi:

• Комуникация
• Споделяне на данни
• Онлайн игри

С разширяването на обхвата на Wi-Fi до почти всички жилищни помещения учените откриха, че Wi-Fi може да се използва и за други приложения. Едно от откритията, които те откриха, беше усъвършенстването на процеса на микровълново изобразяване с помощта на Wi-Fi сигнали.

Преди да продължим, нека разберем няколко технически термина, използвани в тази статия.

Пространствена честотна област

Пространствената област се отнася до статичното изображение на всеки обект, докато честотната област анализира изображението с неговите движещи се пиксели. Това означава, че приемниците при Wi-Fi изображенията улавят информацията за изображението в пространствената честотна област.

Пасивен бистатичен WiFi радар

Бистатичният радар е устройство, което се използва за измерване на обхвата на радарна система, имаща отделни WiFi предаватели и приемници. В пасивната бистатична WiFi радарна система приемниците измерват разликата във времето, когато сигналът пристига от предавателите.

Тези приемници отговарят и за изчисляването на времето на предадените WiFi сигнали, отразени от действителната цел.

Система за микровълново изобразяване срещу система за WiFi изобразяване

Микровълновото изобразяване е по-стара технология от WiFi изобразяването. Основната причина, поради която учените преминаха към обновяване на технологията, е, че микровълновото изобразяване отнема повече време за обработка.

Тази техника за визуализация представя механично и електрическо сканиране на лъча, които показват добри резултати. Въпреки това времето за събиране на данни при двете техники е недостатък, който забавя обработката на изображенията при визуализация на пространствената честота.

Микровълновото изобразяване беше предпочитан вариант за откриване и идентифициране на обекти. И в този случай сканираните образци се обработваха с помощта на най-съвременни технологии. Но отново основният проблем беше ограничението във времето за сканиране на лъч над полето.

Учените използват същата технология и за откриване на обекти, но не могат да постигнат напредък, тъй като устройствата не могат да улавят нискотемпературно електромагнитно излъчване от хора.

Те изискват големи инвестиции за закупуване на съвременен приемник и оборудване за обработка на сигнала с висока чувствителност и по-широка честотна лента.

Система за визуализация WiFi

Технологичното обновяване започна с използването на Wi-Fi. Но, разбира се, всички знаем, че Wi-Fi е повсеместен, което означава, че е достъпен на всяко място.

Независимо дали сте у дома, в офиса, в ресторанта, на гарата или на стадиона, вашите устройства с Wi-Fi получават безжични сигнали. Това е причината учените да се възползват от Wi-Fi и да усъвършенстват микровълновото изобразяване.

Учените са използвали Wi-Fi и за откриване и класифициране на хора при визуализация през стена. Тъй като радиовълните лесно проникват през завеси, платове и стени, Wi-Fi е мощен инструмент за визуализация на сложни обекти.

Обработката на сигналите е по-продуктивна и при Wi-Fi излъчванията поради тяхната непрозрачност при оптичните и инфрачервените дължини на вълните.

Поради това новата техника използва традиционните микровълнови изображения, като използва Wi-Fi сигнали. Независимите WiFi предаватели, които осветяват тези сигнали, отговарят за започването на процеса, докато приемникът улавя информацията за изображението в пространствена честотна извадка и област.

Новата система за визуализация Wi-Fi използва пасивни радарни техники върху излъчвания на трети страни. Пасивният радар използва тези излъчвания за:

• Откриване
• Проследяване на

Друга разлика между микровълновите и WiFi изображенията е, че при първите се използват разредени антенни решетки за обработка на изображенията. За съжаление, по този начин се измерват само много ниски термично генерирани ЕМ излъчвания.

От друга страна, модернизираната технология използва Wi-Fi сигнали, които работят на нормални приемници с честота 25 MHz и време за интегриране 10 микросекунди. Честотата и времето за интегриране се подобряват, като се използват Wi-Fi сигнали за компютърно изобразяване.

Така че предложеният метод в модернизираната версия на системата за микровълново изобразяване може да работи с евтино оборудване и да дава по-добри резултати. Не е необходимо да се инвестира в приемници с широка честотна лента, за да се използва разредена решетка.

Съществуващите приемници могат да използват Wi-Fi сигналите, тъй като те са налични почти навсякъде. Освен това в разпределеното време остават само корелираните компоненти на сигнала. Следователно тези сигнали могат да увеличат изчислителните изображения за целите на засичането и комуникацията.

Защо Wi-Fi изображенията са по-добър подход?

Обработката на изображения чрез Wi-Fi сигнали е по-добра от предишните технологии по различни причини. Например, обработката на изображения чрез Wi-Fi сигнали се състои от фактор за запазване на поверителността.

Освен това не е необходимо да харчите хиляди долари за закупуване на приемници от висок клас. Измерванията на мощността на WiFi са достатъчни за анализ на откриването и класификацията на обектите, за да се направи успешно изобразяване.

Въпреки че е наличен специализиран хардуер за обработка на изображения, той изисква други допълнения, които значително увеличават разходите по проекта.

Използвайки информацията за пространствената честота на извадката, резултатите показаха локализиране на човешки и метални обекти. Това доказа успеваемостта на Wi-Fi изображенията със следната медианна точност:

• 26 см за статични човешки обекти
• 15 см за статични метални предмети

Ограничения на Wi-Fi изображенията

Без съмнение микровълновото изобразяване с помощта на Wi-Fi сигнали е мощна технология за локализиране на хора и други обекти. Можете лесно да определите позицията на определен набор от хора и обекти. Въпреки това съществуват някои ограничения в начина на прилагане на Wi-Fi изобразяването.

Нека ги обсъдим.

Размер на обекта

Предложената технология за получаване на изображения чрез Wi-Fi разчита на размера на обекта. Системата за получаване на изображения локализира обекти с голям размер. Например

• Диван
• Таблици
• Големи прозорци

Няма съмнение, че обектите с големи размери са лесни за откриване и локализиране поради ясните им за анализ размери. Независимо дали се използва 2D или 3D технология, алгоритмите за обработка на изображения лесно идентифицират обекти с големи размери, без да се изразходва много време.

Когато подготвяте система за обработка на изображения, първо трябва да я оставите да изучава обектите като образци. Този процес се нарича машинно обучение - една от най-разпространените области на изкуствения интелект (ИИ).

Машинното обучение е фундаменталната стъпка на всеки вид изображения. За да изградите технология, без да захранвате системата си преди изобразяването, трябва да закупите мощно оборудване с изкуствен интелект, което анализира обекта като хората. Но харченето на твърде много пари само за удобство не е разумно, защото машинното обучение е лесно за прилагане.

Ето защо трябва да захранвате системата си с образци на обектите, така че улавянето на предадените WiFi сигнали да дава по-добри резултати от приемниците, използвани при традиционното радарно откриване и микровълново изобразяване.

Материал

Материалът на обекта също е от значение при използването на Wi-Fi изображения за откриване и локализиране. Например предложената система дава обещаващи резултати, ако обектът има отразяващи повърхности.

Например металните повърхности винаги са се оказвали по-добри обекти, дори за оптични или инфрачервени честоти.

Същият принцип следва и тук: обект с големи размери и отразяваща повърхност се изобразява по-лесно, отколкото малки метални обекти. Защо?

Въпреки че лъскавият обект отразява добре WiFi сигналите, малкият му размер прави напречното сечение пренаселено за постъпващото лъчение. В резултат на това многобройните предавани WiFi сигнали не могат да представят правилно този обект.

Друг проблем, свързан с размерите на обекта, е, че когато размерът му стане пропорционален на дължината на вълната на WiFi сигнала, взаимодействието между двата обекта намалява.

Как да решим проблема с ограничението на размера спрямо честотата?

Системата за Wi-Fi изображения изисква значителна разлика между размера на обекта и дължината на вълната на наличните Wi-Fi сигнали. Ако размерът на обекта е голям, дължината на вълната на Wi-Fi сигналите трябва да е по-малка и обратно.

Трябва да предавате по-висока честота, т.е. 5 GHz, за да намалите дължината на вълната на WiFi сигналите. Все още обаче няма конкретни резултати, че нискочестотните WiFi сигнали в пасивните интерферометрични системи за изображения работят с по-малки обекти.

Това се дължи на по-малката площ на напречното сечение, която не позволява на корелираните компоненти на сигнала да останат непокътнати при изобразяване на стената.

Някои от по-малките обекти, от които бяха взети проби по време на многобройните експерименти, бяха:

• Монети
• Ключове
• Предпазен щифт

Освен използването на различно оборудване се наблюдава и промяна на честотния диапазон за откриване на обекти с по-малка пространствена разделителна способност.

Резолюция на изображението

Разделителната способност на изображението е съществена характеристика на предложената технология. Освен това тя зависи от следните два фактора:

• Дължина на вълната на Wi-Fi сигнала
• Дължина на антенната решетка

Можете да увеличите разделителната способност на изображението, като запазите дължината на вълната на сигнала постоянна и увеличите дължината на антенната решетка.

По време на експеримента учените са се опитали да подобрят разделителната способност на изображението, като са увеличили честотата до 5 GHz, което намалява дължината на вълната. След това не са променили дължината на вълната за обработка на сигнала и дължината на антенната решетка.

В резултат на това учените не наблюдават никакво повишаване на разделителната способност на изображението. Друго ключово откритие е, че броят на антените няма значение за процеса на изобразяване.

Ако поставите антената на правилното място, можете да постигнете продуктивни резултати само с двойка антени. Защо?

Антенните масиви улавят излъчванията от наблюдавания обект. Използването на множество антенни места несъмнено увеличава вероятността за оптимална разделителна способност на изображението, но това е въпрос на икономически изгодна технология.

Освен това компаниите създават евтини антени за технологията за Wi-Fi изображения, за да увеличат нейния обхват и ефективност.

Така че можете да си представите обекта само с измервания на мощността на WiFi, ако запазите дължината на антенната решетка постоянна. Промяната на входящия честотен диапазон също може да повлияе на разделителната способност на изображението.

Обектна ориентация

Ориентацията на обекта е друго ограничение в предложената технология. Системата за WiFi изображения изисква обектът да се намира в модела на излъчваното лъчение. Вече знаете, че ЕМ вълните създават поле и се движат в ритъм. Това поле се превръща в тенденция за следващите вълни.

Ако поставите обект в това поле с ориентация, лежаща в отклоняващо положение, няма да получите верни резултати. Затова е важно ориентацията на обекта да бъде в рамките на модела на излъчваното лъчение.

Освен това можете да се справите с този проблем по следните начини:

• Оптимизирайте местоположението на антените.
• Изберете антени, които имат по-добри модели на излъчване.

Важно е да знаете хоризонталната и вертикалната ос на модела, за да получите полезен резултат в двете измерения на пространствената честота.

Приложения на Wi-Fi Imaging

Няколко приложения на Wi-Fi изображенията се използват за търговски и промишлени цели. Например.

Проследяване на инвентара

Търговските центрове и моловете използват колички, използващи радарни сензори, за управление на инвентара. Тези колички с радарно управление не се нуждаят от сензорни етикети, тъй като всяка количка работи със специален идентификатор.

Базата данни групира количките в няколко екипа, а след това ръководителят разпределя задачите на всеки екип.

Тези колички успешно управляват ефективно инвентара на складовете. Освен това клиентите могат да получат тези колички и в помещенията на марката и да пазаруват с безкасова система за покупки.

Интелигентни домове

Интернет на нещата е следващият голям пробив в жилищната индустрия. Технологията за визуализация Wi-Fi извършва традиционно радарно откриване за идентифициране на големи обекти, включително:

• Врати
• Windows
• Хладилник

Можете да разположите антени и необходимите сензори, за да контролирате големите обекти в къщата си. Например, пространствените честоти, измерени от масива на антената, могат да проверят съществуващите комуникационни сигнали и да ви уведомят за състоянието на обекта.

Освен това можете да програмирате цялата система, като използвате средната пространствена взаимна кохерентност и хоризонталните и вертикалните посоки, за да контролирате движението на обекта с помощта на Wi-Fi обработка на сигнала.

Основното ограничение при това приложение е наличието на стабилна мрежа, тъй като системите за пасивно изобразяване се нуждаят от WiFi сигнали, за да анализират размерите на обекта.

Често задавани въпроси

Какво е WiFi Doppler?

WiFi Doppler е сензорна технология, която използва само едно WiFi устройство за откриване на позицията и движението на даден обект. Не са необходими множество WiFIi устройства, за да получите резултати с помощта на WiFi Doppler.

Може ли WiFi да вижда през стените?

Да. Можете да използвате Wi-Fi сигнали, за да виждате през стени.

Как да накарам Wi-Fi да проникне през стена?

1. Усилете вътрешната Wi-Fi мрежа с помощта на удължители на обхвата на Wi-Fi.
2. Разгръщане на мрежова мрежа.

Множеството WiFi сигнали се предават един през друг. Как?

WiFi сигналите обикновено се пресичат, ако рутерите работят на един и същи канал.

Могат ли WiFi сигналите да доведат до резултати чрез изображения на стени?

Да, защото WiFi използва радиовълни, които могат да проникнат през стените.

Заключение

Използването на Wi-Fi изображения става все по-често срещано в областта на обработката на изображения поради наличието им в почти всяко жилищно, търговско и промишлено помещение. Следователно използването на Wi-Fi изображения за откриване на местоположението и движението на даден обект ще бъде следващата голяма технология в полза на хората.