Aplicaciones y límites de las imágenes WiFi

La tecnología de la información, comúnmente conocida como TI, hizo avanzar muchas industrias como la del automóvil, la vivienda, el software y la medicina. Los expertos en TI y los científicos también exploraron la viabilidad de una potente tecnología de imagen conocida como imagen Wi-Fi.

La tecnología de imagen computacional tiene un amplio campo de aplicación en la detección e identificación de objetos. Los científicos idearon muchas técnicas utilizando la imagen por microondas tradicional, pero no consiguieron resultados productivos.

Por eso hicieron avanzar la tecnología e introdujeron la imagen Wi-Fi, de la que hablaremos en este post.

¿Qué es la imagen inalámbrica?

La imagen inalámbrica es una tecnología que captura y transmite imágenes a través de una red inalámbrica. Puede parecer sencillo, pero no lo es.

La imagen inalámbrica es un concepto amplio que abarca múltiples sectores, entre ellos:

• Automóvil
• Hogar inteligente o IoT
• Aplicaciones industriales

Vamos a repasar las aplicaciones y casos de uso de las imágenes WiFi. Pero antes, entendamos qué es esta tecnología.

Introducción

Wi-Fi, o tecnología inalámbrica de Internet, se introdujo en 1997, cuando la gente empezó a utilizar dispositivos de red modernos. Antes de eso, las líneas telefónicas y otras conexiones por cable similares eran las fuentes de Internet.

Como esa tecnología era antigua, los usuarios nunca sacaron provecho de la Internet por cable. Era lenta y estaba llena de interrupciones en la red. Tampoco era fiable, ya que los datos enviados de una fuente a un destino eran una tarea arriesgada.

Con el tiempo, la Wi-Fi Association fue introduciendo avances en la tecnología inalámbrica y actualizando los dispositivos Wi-Fi: routers, módems, conmutadores y amplificadores.

Estos dispositivos siguen los estándares IEEE WLAN, que funcionan con todo tipo de estaciones de red. El estándar WLAN más utilizado en nuestras conexiones domésticas a Internet es 802.11ax.

Todos sabemos lo importante que se ha vuelto la tecnología Wi-Fi en nuestras vidas. A continuación se indican los usos habituales de Wi-Fi:

• Comunicación
• Intercambio de datos
• Juegos en línea

A medida que el Wi-Fi ampliaba su alcance a casi todos los espacios residenciales, los científicos descubrieron que también podía utilizarse para otras aplicaciones. Uno de los descubrimientos que hallaron fue el avance del proceso de obtención de imágenes por microondas mediante señales Wi-Fi.

Antes de seguir adelante, vamos a entender algunos términos técnicos utilizados a lo largo de este artículo.

Dominio de la frecuencia espacial

El dominio espacial se refiere a la imagen estática de cualquier objeto, mientras que el dominio de la frecuencia analiza la imagen con sus píxeles en movimiento. Eso significa que los receptores de imágenes Wi-Fi captan la información de la imagen en el dominio de la frecuencia espacial.

Radar WiFi biestático pasivo

Un radar biestático es un dispositivo utilizado para medir el alcance de un sistema de radar que tiene transmisores y receptores WiFi separados. En el sistema de radar WiFi biestático pasivo, los receptores miden la diferencia de tiempo cuando llega una señal de los transmisores.

Estos receptores también se encargan de calcular el tiempo de las señales WiFi transmitidas y reflejadas desde el objetivo real.

Sistema de imágenes por microondas frente a sistema de imágenes WiFi

La imagen por microondas es una tecnología más antigua que la imagen por WiFi. La principal razón por la que los científicos optaron por la actualización tecnológica es que la imagen por microondas consume más tiempo de procesamiento.

Esta técnica de obtención de imágenes presentaba un barrido de haces mecánico y eléctrico que mostraba buenos resultados. Sin embargo, el tiempo de adquisición de datos en ambas técnicas era un inconveniente que retrasaba el procesamiento de las imágenes en la obtención de imágenes de frecuencia espacial.

La imagen por microondas era una opción preferible para la detección e identificación de objetos. Una vez más, las muestras escaneadas se procesaban con tecnología punta, pero de nuevo la limitación de tiempo para escanear un haz sobre un campo era el principal problema.

Los científicos también utilizaron la misma tecnología para la detección de objetos, pero no pudieron avanzar porque los dispositivos no captaban la radiación electromagnética de baja temperatura generada por las personas.

Requerían una gran inversión para comprar un receptor moderno y un equipo de procesamiento de señales con alta sensibilidad y mayor ancho de banda.

Sistema de imágenes WiFi

La actualización tecnológica comenzó con el uso de Wi-Fi. Pero, por supuesto, todos sabemos que Wi-Fi es omnipresente, lo que significa que está disponible en todos los lugares.

Ya sea en casa, en la oficina, en un restaurante, en una estación de tren o en un estadio, sus dispositivos con Wi-Fi reciben señales inalámbricas. Por eso, los científicos han sacado partido del Wi-Fi y han mejorado las imágenes por microondas.

Los científicos también han utilizado Wi-Fi para detectar y clasificar seres humanos a través de imágenes de paredes. Dado que las ondas de radio pueden penetrar fácilmente a través de cortinas, telas y paredes, Wi-Fi es una potente herramienta para obtener imágenes de objetos complejos.

El procesamiento de señales también es más productivo en las radiaciones Wi-Fi debido a su opacidad en las longitudes de onda ópticas e infrarrojas.

Por tanto, la nueva técnica utiliza imágenes de microondas tradicionales mediante señales Wi-Fi. Los transmisores WiFi independientes que iluminan estas señales son los encargados de iniciar el proceso, mientras que el receptor captura la información de la imagen en el muestreo y dominio de la frecuencia espacial.

El nuevo sistema de imágenes Wi-Fi utiliza técnicas de radar pasivo sobre radiaciones de terceros. El radar pasivo utiliza esas radiaciones para:

• Detección
• Seguimiento

Otra diferencia entre las imágenes por microondas y las WiFi es que las primeras utilizan matrices de antenas dispersas para procesar las imágenes. Por desgracia, eso sólo mide radiaciones EM generadas térmicamente muy bajas.

Por otro lado, la tecnología mejorada utiliza señales Wi-Fi que funcionan en receptores normales a una frecuencia de 25 MHz y un tiempo de integración de 10 microsegundos. La frecuencia y el tiempo de integración se mejoran utilizando las señales WiFi para la obtención de imágenes computacionales.

Así pues, el método propuesto en la versión mejorada del sistema de formación de imágenes por microondas puede funcionar con equipos de bajo coste y dar mejores resultados. No es necesario invertir en receptores de gran ancho de banda para utilizar un conjunto disperso.

Los receptores existentes pueden utilizar las señales Wi-Fi, ya que están disponibles en casi todas partes. Además, sólo los componentes correlacionados de la señal permanecen en el tiempo asignado, por lo que estas señales pueden potenciar la imagen computacional con fines de detección y comunicación.

¿Por qué es mejor la imagen Wi-Fi?

El procesamiento de imágenes mediante señales Wi-Fi es mejor que las tecnologías anteriores por varias razones. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes mediante señales Wi-Fi consiste en un factor de preservación de la privacidad.

Además, no es necesario gastarse miles de dólares en comprar receptores de gama alta. Las mediciones de potencia WiFi son suficientes para analizar la detección y clasificación de objetos y conseguir que la obtención de imágenes sea un éxito.

Aunque existe hardware especializado para la creación de imágenes, requiere otros complementos que aumentan considerablemente el coste del proyecto.

Utilizando la información de frecuencia espacial muestreada, los resultados mostraron la localización de objetos humanos y metálicos, lo que demostró el éxito de las imágenes Wi-Fi con la siguiente precisión media:

• 26 cm para sujetos humanos estáticos
• 15 cm para objetos metálicos estáticos

Limitaciones de las imágenes Wi-Fi

Sin duda, las imágenes por microondas que utilizan señales Wi-Fi son una potente tecnología para localizar personas y otros objetos. Se puede localizar fácilmente la posición de un conjunto determinado de personas y objetos. Sin embargo, existen algunas limitaciones en la forma de implementar las imágenes Wi-Fi.

Hablemos de ellos.

Tamaño del objeto

La tecnología de imágenes Wi-Fi propuesta se basa en el tamaño del objeto. El sistema de imágenes localiza objetos de gran tamaño, por ejemplo:

• Sofá
• Tablas
• Grandes ventanales

Sin duda, los objetos de gran tamaño son fáciles de detectar y localizar debido a sus dimensiones claras de analizar. Tanto si se utiliza tecnología 2D como 3D, los algoritmos de procesamiento de imágenes identifican fácilmente los objetos de gran tamaño sin invertir mucho tiempo.

Cuando se prepara un sistema para procesar imágenes, primero hay que dejar que aprenda los objetos como muestras. Este proceso se denomina aprendizaje automático, uno de los dominios más comunes de la inteligencia artificial (IA).

El aprendizaje automático es el paso fundamental de cualquier tipo de creación de imágenes. Para crear tecnología sin alimentar el sistema antes de crear imágenes, hay que comprar potentes equipos de IA que analicen el objeto como los humanos. Pero gastar demasiado dinero sólo por comodidad no es sensato, porque el aprendizaje automático es fácil de implementar.

Por lo tanto, debe alimentar su sistema con las muestras de los objetos para que la captación de las señales WiFi transmitidas pueda dar mejores resultados que los receptores utilizados en la detección por radar tradicional y la obtención de imágenes por microondas.

Material

El material del objeto también importa a la hora de utilizar imágenes Wi-Fi para su detección y localización. Por ejemplo, el sistema propuesto ofrece resultados prometedores si el objeto tiene superficies reflectantes.

Por ejemplo, las superficies metálicas siempre han demostrado ser mejores objetos, incluso para frecuencias ópticas o infrarrojas.

En este caso también se aplica el mismo principio: un objeto de gran tamaño con una superficie reflectante es más fácil de fotografiar que los objetos metálicos pequeños. ¿Por qué?

Aunque un objeto brillante refleja bien las señales WiFi, su pequeño tamaño hace que el área transversal esté congestionada para la radiación entrante. Como resultado, las múltiples señales WiFi transmitidas no pueden imaginar correctamente ese objeto.

Otro problema con la dimensión del objeto es que cuando el tamaño se hace proporcional a la longitud de onda de las señales WiFi, la interacción entre ambas entidades se reduce.

¿Cómo resolver la limitación entre dimensión y frecuencia?

Un sistema de imágenes Wi-Fi requiere una diferencia significativa entre el tamaño del objeto y la longitud de onda de las señales WiFi presentes. Si el tamaño del objeto es grande, la longitud de onda de las señales WiFi debe ser menor y viceversa.

Hay que transmitir una frecuencia más alta, es decir, 5 GHz, para reducir la longitud de onda de las señales WiFi. Sin embargo, aún no hay resultados concretos de que las señales WiFi de baja frecuencia en sistemas pasivos de imagen interferométrica funcionen con objetos más pequeños.

Ello se debe a la menor sección transversal, que no permite que los componentes correlacionados de la señal permanezcan intactos a través de la imagen de pared.

Algunos de los objetos más pequeños de los que se tomaron muestras durante múltiples experimentos fueron:

• Moneda
• Claves
• Pasador de seguridad

Además de utilizar equipos diferentes, se está estudiando la posibilidad de cambiar la gama de frecuencias para detectar objetos de menor resolución espacial.

Resolución de imagen

La resolución de la imagen es una característica esencial de la tecnología propuesta. Además, depende de los dos factores siguientes:

• Longitud de onda de la señal Wi-Fi
• Longitud del conjunto de antenas

Puede aumentar la resolución de la imagen manteniendo constante la longitud de onda de la señal y aumentando la longitud del conjunto de antenas.

Durante el experimento, los científicos intentaron mejorar la resolución de la imagen aumentando la frecuencia a 5 GHz, lo que reduce la longitud de onda. Después no cambiaron la longitud de onda de procesamiento de la señal ni la longitud del conjunto de antenas.

Otro hallazgo clave fue que el número de antenas no importaba en el proceso de obtención de imágenes.

Si colocas la antena en la posición correcta, puedes obtener resultados productivos con sólo un par de antenas ¿Por qué?

Los conjuntos de antenas captan las radiaciones del objeto observado. El uso de varias antenas aumenta sin duda la probabilidad de obtener una resolución óptima de la imagen, pero es una cuestión de tecnología rentable.

Además, las empresas también están fabricando antenas de bajo coste para la tecnología de imagen Wi-Fi con el fin de aumentar su alcance y eficacia.

Por tanto, se puede imaginar el objeto sólo con mediciones de potencia WiFi si se mantiene constante la longitud del conjunto de antenas. Cambiar el rango de frecuencias de entrada también podría afectar a la resolución de la imagen.

Orientación a objetos

La orientación del objeto es otra limitación de la tecnología propuesta. El sistema de imágenes WiFi requiere que el objeto se encuentre en el patrón de la radiación transmitida. Ya se sabe que las ondas EM crean un campo y viajan siguiendo un ritmo. Ese campo se convierte en una tendencia para las ondas siguientes.

Si se coloca un objeto en ese campo con su orientación en posición de desviación, no se obtendrán resultados verdaderos, por lo que es importante mantener la orientación del objeto dentro del patrón de radiación transmitida.

Además, puedes abordar esta cuestión de las siguientes maneras:

• Establece la ubicación de las antenas de forma optimizada.
• Elige las antenas con mejor diagrama de radiación.

Es importante conocer los ejes horizontal y vertical del patrón para obtener un resultado útil en las dos dimensiones de frecuencia espacial.

Aplicaciones de la imagen Wi-Fi

Se están utilizando varias aplicaciones de la imagen Wi-Fi con fines comerciales e industriales, por ejemplo.

Seguimiento de inventarios

Los centros comerciales y las grandes superficies utilizan carritos con sensores de radar para gestionar el inventario. Estos carritos controlados por radar no necesitan ninguna etiqueta de sensor porque cada carrito funciona con una identificación especial.

La base de datos agrupa los carros en varios equipos y, a continuación, el supervisor asigna una tarea a cada equipo.

Estos carros consiguen gestionar eficazmente el inventario de los almacenes. Además, los clientes también pueden obtener estos carros dentro de las instalaciones del centro comercial y disfrutar de las compras con un sistema de compra sin efectivo.

Casas inteligentes

La tecnología de imágenes Wi-Fi realiza una detección por radar tradicional para identificar objetos de gran tamaño, incluidos:

• Puertas
• Windows
• Frigorífico

Puede desplegar antenas y los sensores necesarios para controlar los objetos grandes de su casa. Por ejemplo, las frecuencias espaciales medidas por el conjunto de antenas pueden verificar las señales de comunicación existentes y notificarle el estado del objeto.

Además, puede programar todo el sistema utilizando la coherencia mutua espacial media y las direcciones horizontal y vertical para controlar el movimiento del objeto mediante el procesamiento de señales Wi-Fi.

La principal limitación de esta aplicación es disponer de una red estable, ya que los sistemas de imagen pasiva necesitan señales WiFi para analizar las dimensiones del objeto.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un Doppler WiFi?

WiFi Doppler es una tecnología de detección que utiliza un único dispositivo WiFi para detectar la posición y el movimiento de un objeto. No necesita varios dispositivos WiFIi para obtener resultados utilizando WiFi Doppler.

¿Puede el WiFi ver a través de las paredes?

Sí. Puedes utilizar las señales Wi-Fi para ver a través de las paredes.

¿Cómo consigo que el WiFi penetre en una pared?

1. Mejora el WiFi interno con extensores de alcance Wi-Fi.
2. Despliega una red mallada.

Las múltiples señales WiFi se transmiten entre sí. ¿Cómo?

Las señales WiFi suelen cruzarse si los routers trabajan en el mismo canal.

¿Pueden las señales WiFi producir resultados a través de imágenes de pared?

Sí, porque el WiFi utiliza ondas de radio que pueden atravesar las paredes.

Conclusión

Las imágenes Wi-Fi se están generalizando en el ámbito del procesamiento de imágenes debido a su disponibilidad en casi todos los espacios residenciales, comerciales e industriales. Por lo tanto, el uso de imágenes Wi-Fi para detectar la ubicación y el movimiento de un objeto será la próxima gran tecnología en beneficio del ser humano.