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सूचना प्रौद्योगिकी, जिसे आमतौर पर आईटी के रूप में जाना जाता है, ने ऑटोमोबाइल, आवास, सॉफ्टवेयर और चिकित्सा जैसे कई उद्योगों को उन्नत किया। आईटी विशेषज्ञों और वैज्ञानिकों ने वाई-फ़ाई इमेजिंग के रूप में जानी जाने वाली एक शक्तिशाली इमेजिंग तकनीक की व्यवहार्यता का भी पता लगाया।
कम्प्यूटेशनल इमेजिंग तकनीक में वस्तु का पता लगाने और पहचान करने की एक विशाल गुंजाइश है। वैज्ञानिकों ने पारंपरिक माइक्रोवेव इमेजिंग का उपयोग करके कई तकनीकें ईजाद की हैं। हालाँकि, वे उत्पादक परिणाम प्राप्त नहीं कर सके।
इसीलिए उन्होंने तकनीक को उन्नत किया और वाई-फाई इमेजिंग की शुरुआत की जिसे हम इस पोस्ट में शामिल करेंगे।
वायरलेस इमेजिंग क्या है?
वायरलेस इमेजिंग एक ऐसी तकनीक है जो वायरलेस नेटवर्क पर छवियों को कैप्चर और प्रसारित करती है। यह आसान लग सकता है, लेकिन ऐसा नहीं है।
वायरलेस इमेजिंग एक व्यापक अवधारणा है जिसमें कई उद्योग शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं:
- ऑटोमोबाइल
- स्मार्ट होम या IoT<6
- औद्योगिक अनुप्रयोग
हम अनुप्रयोगों के माध्यम से जाएंगे और वाईफाई इमेजिंग के मामलों का उपयोग करेंगे। लेकिन पहले, यह समझें कि यह तकनीक क्या है।
परिचय
वाई-फाई, या वायरलेस इंटरनेट तकनीक, 1997 में शुरू की गई थी जब लोगों ने आधुनिक नेटवर्किंग उपकरणों का उपयोग करना शुरू किया था। इससे पहले, टेलीफोन लाइन और इसी तरह के अन्य केबल कनेक्शन इंटरनेट के स्रोत थे।
चूंकि वह तकनीक पुरानी थी, इसलिए उपयोगकर्ता केबल इंटरनेट से बेहतर कभी नहीं हो पाए। यह धीमा और नेटवर्क व्यवधानों से भरा था। यह भी थादो स्थानिक आवृत्ति आयामों में एक उपयोगी परिणाम प्राप्त करने के लिए पैटर्न के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर अक्ष को जानना महत्वपूर्ण है।
वाई-फाई इमेजिंग के अनुप्रयोग
वाई-फाई इमेजिंग के कई अनुप्रयोग हैं वाणिज्यिक और औद्योगिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए।
यह सभी देखें: बेल्किन राउटर सेटअप - स्टेप बाय स्टेप गाइडइन्वेंटरी ट्रैकिंग
शॉपिंग सेंटर और मॉल ने इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए रडार सेंसर का उपयोग करके ट्रॉलियों का उपयोग किया। इन रडार-नियंत्रित ट्रॉलियों को किसी सेंसर टैग की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि प्रत्येक ट्रॉली एक विशेष आईडी के साथ काम करती है।
डेटाबेस ट्रॉलियों को कई टीमों में समूहित करता है, और फिर पर्यवेक्षक प्रत्येक टीम को एक कार्य आवंटित करता है।
ये ट्रॉलियां गोदामों की इन्वेंट्री को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में सफल होती हैं। इसके अलावा, ग्राहक इन ट्रॉलियों को मार्ट के परिसर के अंदर भी प्राप्त कर सकते हैं और कैशलेस खरीद प्रणाली के साथ खरीदारी का आनंद ले सकते हैं।
स्मार्ट होम्स
आईओटी आवास उद्योग में अगली बड़ी सफलता है। वाई-फाई इमेजिंग तकनीक बड़ी वस्तुओं की पहचान करने के लिए पारंपरिक रडार का पता लगाती है, जिसमें शामिल हैं:
- दरवाजे
- विंडोज़
- फ्रिज
आप अपने घर में बड़ी वस्तुओं को नियंत्रित करने के लिए एंटेना और आवश्यक सेंसर तैनात कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऐन्टेना की सरणी द्वारा मापी गई स्थानिक आवृत्तियाँ मौजूदा संचार संकेतों को सत्यापित कर सकती हैं और आपको वस्तु की स्थिति के बारे में सूचित कर सकती हैं।
इसके अलावा, आप औसत स्थानिक पारस्परिक सुसंगतता का उपयोग करके पूरे सिस्टम को प्रोग्राम कर सकते हैंऔर वाई-फाई सिग्नल प्रोसेसिंग का उपयोग करके ऑब्जेक्ट की गति को नियंत्रित करने के लिए क्षैतिज और लंबवत दिशाएं।
इस एप्लिकेशन की मुख्य बाधा एक स्थिर नेटवर्क है क्योंकि निष्क्रिय इमेजिंग सिस्टम को ऑब्जेक्ट के आयामों का विश्लेषण करने के लिए वाईफाई सिग्नल की आवश्यकता होती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
वाईफाई डॉपलर क्या है?
वाईफाई डॉपलर एक सेंसिंग तकनीक है जो किसी वस्तु की स्थिति और गति का पता लगाने के लिए केवल एक वाईफाई डिवाइस का उपयोग करती है। वाईफाई डॉपलर का उपयोग करके परिणाम प्राप्त करने के लिए आपको कई वाईफाई उपकरणों की आवश्यकता नहीं है।
क्या वाईफाई दीवारों के माध्यम से देख सकता है?
हां। आप दीवारों के आर-पार देखने के लिए वाई-फ़ाई सिग्नल का उपयोग कर सकते हैं।
मैं दीवार में घुसने के लिए वाई-फ़ाई कैसे प्राप्त कर सकता हूँ?
- वाई-फाई रेंज एक्सटेंडर का उपयोग करके इन-हाउस वाईफाई को बढ़ावा दें।
- एक मेश नेटवर्क तैनात करें।
एक दूसरे के माध्यम से प्रसारित कई वाईफाई सिग्नल . कैसे?
अगर राउटर एक ही चैनल पर काम करते हैं तो आमतौर पर वाई-फ़ाई सिग्नल एक-दूसरे को काटते हैं।
क्या वॉल-इमेजिंग के ज़रिए वाई-फ़ाई सिग्नल नतीजे दे सकते हैं?
हां। ऐसा इसलिए है क्योंकि वाईफाई रेडियो तरंगों का उपयोग करता है जो दीवारों के माध्यम से प्रवेश कर सकती हैं।
निष्कर्ष
छवि प्रसंस्करण डोमेन में वाई-फाई इमेजिंग आम हो रही है क्योंकि लगभग हर आवासीय, वाणिज्यिक और औद्योगिक में इसकी उपलब्धता है। अंतरिक्ष। इसलिए, किसी वस्तु के स्थान और गति का पता लगाने के लिए वाई-फाई इमेजिंग का उपयोग मानव लाभ के लिए अगली बड़ी तकनीक होगी।
विश्वसनीय नहीं है क्योंकि किसी स्रोत से गंतव्य तक भेजा गया डेटा एक जोखिम भरा काम था। इनमें राउटर, मोडेम, स्विच और बूस्टर शामिल थे।ये डिवाइस IEEE WLAN मानकों का पालन करते हैं जो सभी प्रकार के नेटवर्क स्टेशनों के साथ काम करते हैं। हमारे घरेलू इंटरनेट कनेक्शन में उपयोग किया जाने वाला सबसे आम WLAN मानक 802.11ax है।
हम सभी जानते हैं कि वाई-फ़ाई तकनीक हमारे जीवन में कितनी महत्वपूर्ण हो गई है। वाई-फ़ाई के सामान्य उपयोग निम्नलिखित हैं:
- संचार
- डेटा साझाकरण
- ऑनलाइन गेमिंग
जैसे-जैसे वाई-फ़ाई का विस्तार होता है इसका दायरा लगभग हर रिहायशी जगह तक है, वैज्ञानिकों ने पाया कि वाई-फाई का इस्तेमाल अन्य अनुप्रयोगों के लिए भी किया जा सकता है। उनमें से एक खोज वाई-फाई सिग्नल का उपयोग करके माइक्रोवेव इमेजिंग प्रक्रिया को आगे बढ़ा रही थी।
स्थानिक डोमेन किसी भी वस्तु की स्थिर छवि को संदर्भित करता है, जबकि फ़्रीक्वेंसी डोमेन छवि को उसके चलते हुए पिक्सेल के साथ विश्लेषित करता है। इसका मतलब है कि वाई-फाई इमेजिंग में रिसीवर स्थानिक आवृत्ति डोमेन में छवि की जानकारी को कैप्चर करते हैं।
निष्क्रिय बिस्टैटिक वाईफाई रडार
एक बिस्टैटिक रडार एक उपकरण है जिसका उपयोग रडार सिस्टम की सीमा को मापने के लिए किया जाता है। अलग वाईफाई ट्रांसमीटर और रिसीवर होना। निष्क्रिय मेंबिस्टैटिक वाईफाई रडार सिस्टम, रिसीवर समय में अंतर को मापते हैं जब ट्रांसमीटर से सिग्नल आता है।
ये रिसीवर वास्तविक लक्ष्य से परिलक्षित प्रेषित वाईफाई सिग्नल के समय की गणना के लिए भी जिम्मेदार होते हैं।
यह सभी देखें: हल: मेरा फोन वाईफाई से कनेक्ट क्यों नहीं रहेगा?माइक्रोवेव इमेजिंग बनाम वाईफाई इमेजिंग सिस्टम
माइक्रोवेव इमेजिंग वाईफाई इमेजिंग की तुलना में एक पुरानी तकनीक है। वैज्ञानिकों द्वारा प्रौद्योगिकी उन्नयन के लिए जाने का मुख्य कारण यह है कि माइक्रोवेव इमेजिंग में अधिक प्रसंस्करण समय लगता है।
इस इमेजिंग तकनीक ने मैकेनिकल और इलेक्ट्रिकल बीम स्कैनिंग प्रस्तुत की, जिसके अच्छे परिणाम सामने आए। हालांकि, दोनों तकनीकों में डेटा अधिग्रहण का समय एक दोष था जिसने स्थानिक आवृत्ति इमेजिंग में छवियों को संसाधित करने में देरी की।
माइक्रोवेव इमेजिंग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और पहचान के लिए एक बेहतर विकल्प था। फिर से, स्कैन किए गए नमूनों को अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करके संसाधित किया गया। लेकिन फिर, एक क्षेत्र पर एक बीम को स्कैन करने के लिए समय सीमा मुख्य मुद्दा था।
वैज्ञानिक ने वस्तु का पता लगाने के लिए भी उसी तकनीक का इस्तेमाल किया, लेकिन वे आगे नहीं बढ़ सके क्योंकि उपकरण कम तापीय रूप से कैप्चर नहीं कर सके। लोगों से उत्पन्न विद्युत चुम्बकीय विकिरण।
उच्च संवेदनशीलता और व्यापक बैंडविड्थ वाले आधुनिक रिसीवर और सिग्नल प्रोसेसिंग उपकरण खरीदने के लिए उन्हें बड़े निवेश की आवश्यकता थी।
वाईफाई इमेजिंग सिस्टम
तकनीक अपग्रेड वाई-फाई के उपयोग के साथ शुरू हुआ। लेकिन कीबेशक, हम सभी जानते हैं कि वाई-फाई सर्वव्यापी है, जिसका अर्थ है कि यह हर स्थान पर उपलब्ध है।
चाहे घर, कार्यालय, रेस्तरां, ट्रेन स्टेशन, या स्टेडियम में, आपके वाई-फाई-सक्षम डिवाइस वायरलेस सिग्नल प्राप्त करते हैं . यही वजह है कि वैज्ञानिकों ने वाई-फ़ाई का इस्तेमाल किया और माइक्रोवेव इमेजिंग को अपग्रेड किया।
वैज्ञानिकों ने वाई-फ़ाई का इस्तेमाल दीवारों के ज़रिए इंसानों का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए भी किया है। चूंकि रेडियो तरंगें पर्दे, कपड़े और दीवारों के माध्यम से आसानी से प्रवेश कर सकती हैं, वाई-फाई जटिल वस्तुओं की इमेजिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। अवरक्त तरंग दैर्ध्य।
इसलिए, नई तकनीक वाई-फाई सिग्नल का उपयोग करके पारंपरिक माइक्रोवेव इमेजिंग का उपयोग करती है। इन संकेतों को रोशन करने वाले स्वतंत्र वाईफाई ट्रांसमीटर प्रक्रिया को शुरू करने के लिए जिम्मेदार हैं, जबकि रिसीवर स्थानिक आवृत्ति नमूनाकरण और डोमेन में छवि की जानकारी को कैप्चर करता है।
नई वाई-फाई इमेजिंग प्रणाली तीसरे पक्ष के विकिरण पर निष्क्रिय रडार तकनीकों का उपयोग करती है। निष्क्रिय रडार उन विकिरणों का उपयोग निम्न के लिए करता है:
- पहचान
- ट्रैकिंग
माइक्रोवेव और वाईफाई इमेजिंग के बीच एक और अंतर यह है कि माइक्रोवेव और वाईफाई इमेजिंग के बीच एक और अंतर यह है कि पूर्व प्रक्रिया के लिए विरल एंटीना सरणियों का उपयोग करता है। इमेजिस। दुर्भाग्य से, यह केवल बहुत कम ऊष्मीय रूप से उत्पन्न EM विकिरणों को मापता है।
दूसरी ओर, उन्नत तकनीक वाई-फाई सिग्नल का उपयोग करती है जो सामान्य रिसीवर पर काम करते हैं25 मेगाहर्ट्ज आवृत्ति और 10 माइक्रोसेकंड एकीकरण समय। कम्प्यूटेशनल इमेजिंग के लिए वाईफाई सिग्नल का उपयोग करके आवृत्ति और एकीकरण समय में सुधार किया जाता है।
इसलिए माइक्रोवेव इमेजिंग सिस्टम के उन्नत संस्करण में प्रस्तावित विधि कम लागत वाले उपकरण पर काम कर सकती है और बेहतर परिणाम दे सकती है। विरल सरणी का उपयोग करने के लिए विस्तृत बैंडविड्थ रिसीवर में निवेश करने की आवश्यकता नहीं है।
मौजूदा रिसीवर वाई-फाई सिग्नल का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि वे लगभग हर जगह उपलब्ध हैं। साथ ही, आवंटित समय में केवल सहसंबद्ध सिग्नल घटक ही रहते हैं। इसलिए, ये संकेत संवेदन और संचार उद्देश्यों के लिए कम्प्यूटेशनल इमेजिंग को बढ़ावा दे सकते हैं।
वाई-फाई इमेजिंग एक बेहतर दृष्टिकोण क्यों है?
विभिन्न कारणों से वाई-फ़ाई सिग्नल का उपयोग करके इमेज लेना पिछली तकनीकों से बेहतर है। उदाहरण के लिए, वाई-फाई सिग्नल प्रोसेसिंग का उपयोग करने वाले इमेजिंग में गोपनीयता-संरक्षण कारक शामिल हैं।
इसके अलावा, आपको उच्च-अंत रिसीवर खरीदने के लिए हजारों डॉलर खर्च करने की ज़रूरत नहीं है। इमेजिंग को सफल बनाने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और वर्गीकरण का विश्लेषण करने के लिए वाईफाई पावर माप पर्याप्त हैं।
हालांकि इमेजिंग के लिए विशेष हार्डवेयर उपलब्ध हैं, उन्हें अन्य ऐड-ऑन की आवश्यकता होती है जो परियोजना की लागत में काफी वृद्धि करते हैं।
नमूनों की स्थानिक आवृत्ति जानकारी का उपयोग करते हुए, परिणामों ने मानव और धातु की वस्तुओं का स्थानीयकरण दिखाया। यह निम्नलिखित माध्यिका के साथ वाई-फाई इमेजिंग की सफलता दर को साबित करता हैसटीकता:
- स्थिर मानव विषयों के लिए 26 सेमी
- स्थिर धातु की वस्तुओं के लिए 15 सेमी
वाई-फाई इमेजिंग की सीमाएं
निस्संदेह, वाई-फाई सिग्नल का उपयोग कर माइक्रोवेव इमेजिंग मानव और अन्य वस्तुओं को स्थानीय बनाने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक है। आप मनुष्यों और वस्तुओं के एक विशेष समूह की स्थिति का आसानी से पता लगा सकते हैं। हालांकि, वाई-फाई इमेजिंग के कार्यान्वयन के तरीके में कुछ सीमाएं हैं।
आइए उन पर चर्चा करें। वस्तु का आकार। इमेजिंग सिस्टम बड़े आकार की वस्तुओं का स्थानीयकरण करता है। उदाहरण के लिए:
- काउच
- टेबल्स
- बड़ी खिड़कियां
इसमें कोई संदेह नहीं है कि बड़े आकार की वस्तुओं का पता लगाना और स्थानीयकरण करना आसान है उनके स्पष्ट-से-विश्लेषण आयामों के कारण। चाहे 2डी या 3डी तकनीक का उपयोग कर रहे हों, इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम ज्यादा समय खर्च किए बिना आसानी से बड़े आकार की वस्तुओं की पहचान करते हैं।
जब आप इमेज प्रोसेसिंग के लिए एक सिस्टम तैयार करते हैं, तो आपको पहले इसे नमूने के रूप में ऑब्जेक्ट को सीखने देना चाहिए। इस प्रक्रिया को मशीन लर्निंग कहा जाता है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के सबसे आम डोमेन में से एक है।
मशीन लर्निंग किसी भी प्रकार की इमेजिंग का मूलभूत कदम है। इमेजिंग से पहले अपने सिस्टम को खिलाए बिना प्रौद्योगिकी का निर्माण करने के लिए, आपको शक्तिशाली एआई उपकरण खरीदना चाहिए जो मनुष्यों की तरह वस्तु का विश्लेषण करता हो। लेकिन सिर्फ सुविधा के लिए बहुत अधिक पैसा खर्च करना बुद्धिमानी नहीं है क्योंकि मशीन सीखना आसान हैलागू करें।
इसलिए, आपको अपने सिस्टम को वस्तुओं के नमूनों के साथ फीड करना चाहिए ताकि प्रेषित वाईफाई सिग्नल कैप्चर करने से पारंपरिक रडार डिटेक्शन और माइक्रोवेव इमेजिंग में उपयोग किए जाने वाले रिसीवर की तुलना में बेहतर परिणाम मिल सकें।
सामग्री
पहचान और स्थानीयकरण के लिए वाई-फाई इमेजिंग का उपयोग करते समय वस्तु की सामग्री भी मायने रखती है। उदाहरण के लिए, प्रस्तावित प्रणाली आशाजनक परिणाम प्रदान करती है यदि वस्तु में परावर्तक सतहें हैं। सिद्धांत यहाँ भी अनुसरण करता है: एक बड़े आकार की वस्तु जिसमें परावर्तक सतह होती है, छोटी धातु की वस्तुओं की तुलना में छवि के लिए आसान होती है। क्यों?
हालांकि एक चमकदार वस्तु अच्छे वाईफाई सिग्नल को दर्शाती है, लेकिन इसका छोटा आकार आने वाले विकिरण के लिए क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र को भीड़भाड़ वाला बना देता है। नतीजतन, प्रसारित कई वाईफाई सिग्नल उस वस्तु की ठीक से कल्पना नहीं कर सकते।
ऑब्जेक्ट के आयाम के साथ एक और समस्या यह है कि जब आकार वाईफाई सिग्नल की तरंग दैर्ध्य के अनुपात में हो जाता है, तो दो संस्थाओं के बीच बातचीत कम हो जाती है।
आयाम-से-आवृत्ति सीमा को कैसे हल करें?
वाई-फाई इमेजिंग सिस्टम को ऑब्जेक्ट के आकार और मौजूद वाईफाई सिग्नल की तरंग दैर्ध्य के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर की आवश्यकता होती है। यदि वस्तु का आकार बड़ा है, तो वाईफाई सिग्नल की तरंग दैर्ध्य छोटी होनी चाहिए और इसके विपरीत।
आपको संचारित करना होगावाईफाई सिग्नल की तरंग दैर्ध्य को कम करने के लिए एक उच्च आवृत्ति, यानी 5 गीगाहर्ट्ज। हालांकि, अभी भी कोई ठोस परिणाम नहीं है कि निष्क्रिय इंटरफेरोमेट्रिक इमेजिंग सिस्टम में कम आवृत्ति वाले वाईफाई सिग्नल छोटी वस्तुओं के साथ काम करते हैं।
यह छोटे क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र के कारण है, जो संबंधित सिग्नल घटकों को अनुमति नहीं देता है दीवार के माध्यम से इमेजिंग बरकरार रहती है।
कुछ छोटी वस्तुएं जिन्हें कई प्रयोगों के दौरान नमूने लिए गए थे: pin
विभिन्न उपकरणों का उपयोग करने के अलावा, छोटे स्थानिक-रिज़ॉल्यूशन ऑब्जेक्ट्स का पता लगाने के लिए फ़्रीक्वेंसी रेंज को बदलना निगरानी में है।
इमेज रिज़ॉल्यूशन
इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन एक आवश्यक है प्रस्तावित तकनीक की विशेषता इसके अलावा, यह निम्नलिखित दो कारकों पर निर्भर करता है:
- वाई-फाई सिग्नल वेवलेंथ
- एंटीना सरणी की लंबाई
आप इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन को निम्न रखकर बढ़ा सकते हैं सिग्नल तरंगदैर्घ्य स्थिर और ऐन्टेना सरणी लंबाई बढ़ाना।
प्रयोग के दौरान, वैज्ञानिकों ने आवृत्ति को 5 गीगाहर्ट्ज़ तक बढ़ाकर छवि रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाने की कोशिश की, जिससे तरंग दैर्ध्य कम हो जाता है। फिर उन्होंने सिग्नल प्रोसेसिंग वेवलेंथ और एंटीना ऐरे की लंबाई में बदलाव नहीं किया।
परिणामस्वरूप, वैज्ञानिकों ने इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन में कोई वृद्धि नहीं देखी। एक अन्य महत्वपूर्ण खोज यह थी कि इमेजिंग प्रक्रिया में एंटेना की संख्या मायने नहीं रखती थी।
अगरआप एंटीना को सही स्थिति में रखते हैं, आप केवल एंटेना की एक जोड़ी के साथ उत्पादक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। क्यों?
एंटीना सरणियाँ अवलोकन के तहत वस्तु से विकिरणों को पकड़ती हैं। कई एंटीना स्थानों का उपयोग निस्संदेह इष्टतम इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन की संभावना को बढ़ाता है, लेकिन यह लागत-कुशल तकनीक का मामला है।
इसके अलावा, कंपनियां इसके दायरे को बढ़ाने के लिए वाई-फाई इमेजिंग तकनीक के लिए कम लागत वाले एंटेना भी बना रही हैं। और दक्षता।
इसलिए, यदि आप एंटीना सरणी लंबाई स्थिर रखते हैं तो आप केवल वाईफाई पावर मापन के साथ वस्तु की कल्पना कर सकते हैं। इनकमिंग फ़्रीक्वेंसी रेंज को बदलने से इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन भी प्रभावित हो सकता है।
ऑब्जेक्ट ओरिएंटेशन
ऑब्जेक्ट का ओरिएंटेशन प्रस्तावित तकनीक में एक और बाधा है। वाईफाई इमेजिंग सिस्टम के लिए आवश्यक है कि वस्तु संचरित विकिरण के पैटर्न में हो। आप पहले से ही जानते हैं कि EM तरंगें एक क्षेत्र बनाती हैं और एक लय में यात्रा करती हैं। वह क्षेत्र निम्नलिखित तरंगों के लिए एक प्रवृत्ति बन जाता है।
यदि आप उस क्षेत्र में किसी वस्तु को उसके अभिविन्यास के साथ विक्षेपित स्थिति में रखते हैं, तो आपको सही परिणाम नहीं मिलेंगे। इसलिए, संचरित विकिरण के पैटर्न के भीतर वस्तु के अभिविन्यास को बनाए रखना महत्वपूर्ण है।
इसके अलावा, आप इस समस्या को निम्न तरीकों से संबोधित कर सकते हैं:
- एंटीना की स्थिति को अनुकूलित तरीके से सेट करें .
- बेहतर विकिरण पैटर्न वाले एंटेना चुनें।
यह है
