აპლიკაციები & WiFi გამოსახულების ლიმიტები

ინფორმაციული ტექნოლოგია, საყოველთაოდ ცნობილი როგორც IT, განავითარა მრავალი ინდუსტრია, როგორიცაა ავტომობილები, საცხოვრებელი, პროგრამული უზრუნველყოფა და მედიცინა. IT ექსპერტებმა და მეცნიერებმა ასევე გამოიკვლიეს გამოსახულების მძლავრი ტექნოლოგიის მიზანშეწონილობა, რომელიც ცნობილია როგორც Wi-Fi გამოსახულება.

გამოთვლითი გამოსახულების ტექნოლოგიას აქვს უზარმაზარი სფერო ობიექტების გამოვლენისა და იდენტიფიკაციისთვის. მეცნიერებმა მრავალი ტექნიკა შეიმუშავეს ტრადიციული მიკროტალღური გამოსახულების გამოყენებით. თუმცა, მათ ვერ მიიღეს პროდუქტიული შედეგები.

ამიტომ განავითარეს ტექნოლოგია და შემოიღეს Wi-Fi გამოსახულება, რომელსაც განვიხილავთ ამ პოსტში.

რა არის უსადენო გამოსახულება?

უკაბელო გამოსახულება არის ტექნოლოგია, რომელიც იღებს და გადასცემს სურათებს უკაბელო ქსელის საშუალებით. ეს შეიძლება მარტივი ჟღერდეს, მაგრამ ასე არ არის.

უკაბელო გამოსახულება არის ფართო კონცეფცია, რომელიც მოიცავს მრავალ ინდუსტრიას, მათ შორის:

• ავტომობილები
• ჭკვიანი სახლი ან IoT
• სამრეწველო აპლიკაციები

ჩვენ განვიხილავთ აპლიკაციებს და გამოვიყენებთ WiFi გამოსახულების შემთხვევებს. მაგრამ ჯერ გავიგოთ, რა არის ეს ტექნოლოგია.

შესავალი

Wi-Fi, ან უკაბელო ინტერნეტის ტექნოლოგია, დაინერგა 1997 წელს, როდესაც ადამიანებმა დაიწყეს თანამედროვე ქსელური მოწყობილობების გამოყენება. მანამდე ინტერნეტის წყარო იყო სატელეფონო ხაზები და მსგავსი სხვა საკაბელო კავშირები.

რადგან ეს ტექნოლოგია ძველი იყო, მომხმარებლები საკაბელო ინტერნეტით ვერასოდეს იცოდნენ უკეთესი. ეს იყო ნელი და სავსე ქსელის შეფერხებებით. ისიც იყომნიშვნელოვანია ვიცოდეთ ნიმუშის ჰორიზონტალური და ვერტიკალური ღერძი, რათა მიიღოთ სასარგებლო შედეგი ორ სივრცითი სიხშირის განზომილებაში.

Wi-Fi გამოსახულების აპლიკაციები

Wi-Fi გამოსახულების რამდენიმე აპლიკაცია მიმდინარეობს. გამოიყენება კომერციული და სამრეწველო მიზნებისთვის. მაგალითად.

ინვენტარის თვალყურის დევნება

სავაჭრო ცენტრები და ცენტრები იყენებდნენ ტროლეიბებს რადარის სენსორების გამოყენებით ინვენტარის მართვისთვის. რადარის კონტროლირებად ამ ტროლეიბებს არ სჭირდებათ სენსორული ტეგი, რადგან თითოეული ურიკა მუშაობს სპეციალური ID-ით.

ბაზა აჯგუფებს ეტლებს რამდენიმე გუნდად, შემდეგ კი ზედამხედველი ანაწილებს თითოეულ გუნდს დავალებას.

0>ეს ტროლეიკები წარმატებით ახერხებენ საწყობების ინვენტარის ეფექტურად მართვას. გარდა ამისა, მომხმარებელს შეუძლია მიიღოს ეს ურიკები მარტის შენობებში და დატკბეს შოპინგით უნაღდო შესყიდვის სისტემით.

ჭკვიანი სახლები

IoT არის შემდეგი დიდი მიღწევა საბინაო ინდუსტრიაში. Wi-Fi გამოსახულების ტექნოლოგია ახორციელებს ტრადიციულ რადარის ამოცნობას დიდი ობიექტების იდენტიფიცირებისთვის, მათ შორის:

• კარები
• ფანჯრები
• მაცივარი

თქვენ შეგიძლიათ განათავსოთ ანტენები და საჭირო სენსორები თქვენი სახლის დიდი ობიექტების გასაკონტროლებლად. მაგალითად, ანტენის მასივის მიერ გაზომილ სივრცულ სიხშირეებს შეუძლიათ გადაამოწმონ არსებული საკომუნიკაციო სიგნალები და შეგატყობინონ ობიექტის სტატუსის შესახებ.

გარდა ამისა, შეგიძლიათ დაპროგრამოთ მთელი სისტემა საშუალო სივრცითი ურთიერთშეთანხმების გამოყენებით.და ჰორიზონტალური და ვერტიკალური მიმართულებები ობიექტის მოძრაობის გასაკონტროლებლად Wi-Fi სიგნალის დამუშავების გამოყენებით.

ამ აპლიკაციის მთავარი შეზღუდვა არის სტაბილური ქსელის არსებობა, რადგან პასიურ გამოსახულების სისტემებს სჭირდებათ WiFi სიგნალები ობიექტის ზომების გასაანალიზებლად.

2> ხშირად დასმული კითხვები

რა არის WiFi Doppler?

WiFi Doppler არის სენსორული ტექნოლოგია, რომელიც იყენებს მხოლოდ ერთ WiFi მოწყობილობას ობიექტის პოზიციისა და მოძრაობის დასადგენად. WiFi Doppler-ის გამოყენებით შედეგების მისაღებად არ გჭირდებათ მრავალი WiFIi მოწყობილობა.

შეუძლია თუ არა WiFi-ს ნახოს კედლების მეშვეობით?

დიახ. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ Wi-Fi სიგნალები კედლების დასანახად.

როგორ მივიღო WiFi კედელში შესაღწევად?

1. გააძლიერეთ შიდა WiFi Wi-Fi დიაპაზონის გამაფართოებლების გამოყენებით.
2. დააყენეთ mesh ქსელი.

მრავალი WiFi სიგნალი გადაიცემა ერთმანეთის მეშვეობით . Როგორ?

WiFi სიგნალები ჩვეულებრივ იკვეთება, თუ მარშრუტიზატორები მუშაობენ ერთსა და იმავე არხზე.

შეუძლიათ თუ არა WiFi სიგნალებს შედეგის გამომუშავება კედლის გამოსახულების საშუალებით?

დიახ. ეს იმიტომ ხდება, რომ WiFi იყენებს რადიოტალღებს, რომლებსაც შეუძლიათ შეაღწიონ კედლებში.

დასკვნა

Wi-Fi გამოსახულება სულ უფრო ხშირად ხდება გამოსახულების დამუშავების დომენში, რადგან ის ხელმისაწვდომია თითქმის ყველა საცხოვრებელ, კომერციულ და სამრეწველო ობიექტში. სივრცე. ამიტომ, Wi-Fi გამოსახულების გამოყენება ობიექტის მდებარეობისა და მოძრაობის დასადგენად იქნება შემდეგი დიდი ტექნოლოგია ადამიანის სარგებლისთვის.

დროთა განმავლობაში, Wi-Fi ასოციაციამ მიაღწია წინსვლას უკაბელო ტექნოლოგიაში და განახლდა Wi-Fi მოწყობილობები. ეს მოიცავდა როუტერს, მოდემს, გადამრთველს და გამაძლიერებელს.

ეს მოწყობილობები შეესაბამება IEEE WLAN სტანდარტებს, რომლებიც მუშაობს ყველა ტიპის ქსელის სადგურთან. ყველაზე გავრცელებული WLAN სტანდარტი, რომელიც გამოიყენება სახლის ინტერნეტ კავშირებში არის 802.11ax.

ყველამ ვიცით, რამდენად მნიშვნელოვანი გახდა Wi-Fi ტექნოლოგია ჩვენს ცხოვრებაში. ქვემოთ მოცემულია Wi-Fi-ის ჩვეულებრივი გამოყენება:

• კომუნიკაცია
• მონაცემთა გაზიარება
• ონლაინ თამაშები

როგორც Wi-Fi გაფართოვდა მეცნიერებმა აღმოაჩინეს, რომ Wi-Fi შეიძლება გამოყენებულ იქნას თითქმის ყველა საცხოვრებელ სივრცეში. ერთ-ერთი აღმოჩენა, რომელიც მათ აღმოაჩინეს, იყო მიკროტალღური გამოსახულების პროცესის წინსვლა Wi-Fi სიგნალების გამოყენებით.

სანამ გადავიდეთ, გავიგოთ რამდენიმე ტექნიკური ტერმინი, რომელიც გამოიყენება ამ სტატიაში.

სივრცითი სიხშირის დომენი

სივრცითი დომენი ეხება ნებისმიერი ობიექტის სტატიკურ გამოსახულებას, ხოლო სიხშირის დომენი აანალიზებს გამოსახულებას მისი მოძრავი პიქსელებით. ეს ნიშნავს, რომ Wi-Fi გამოსახულების მიმღებები იღებენ სურათის ინფორმაციას სივრცითი სიხშირის დომენში.

პასიური ბისტატიკური WiFi რადარი

ბისტატიკური რადარი არის მოწყობილობა, რომელიც გამოიყენება რადარის სისტემის დიაპაზონის გასაზომად. აქვს ცალკე WiFi გადამცემები და მიმღებები. პასიურშიბისტატიკური WiFi რადარის სისტემა, მიმღებები ზომავენ დროის სხვაობას, როდესაც სიგნალი მოდის გადამცემებიდან.

ეს მიმღებები ასევე პასუხისმგებელნი არიან გადაცემული WiFi სიგნალების დროის გამოთვლაზე, რომელიც ასახულია რეალური სამიზნედან.

8> მიკროტალღური გამოსახულება WiFi გამოსახულების სისტემის წინააღმდეგ

მიკროტალღური გამოსახულება უფრო ძველი ტექნოლოგიაა, ვიდრე WiFi გამოსახულება. მთავარი მიზეზი, რის გამოც მეცნიერები წავიდნენ ტექნოლოგიის განახლებაზე, არის ის, რომ მიკროტალღური გამოსახულება მოიხმარს დამუშავების მეტ დროს.

ამ ვიზუალიზაციის ტექნიკამ წარმოადგინა მექანიკური და ელექტრული სხივის სკანირება, რამაც კარგი შედეგი აჩვენა. თუმცა, ორივე ტექნიკაში მონაცემთა შეძენის დრო იყო ნაკლი, რომელიც აჭიანურებდა სურათების დამუშავებას სივრცითი სიხშირის გამოსახულების დროს.

მიკროტალღური გამოსახულება სასურველი ვარიანტი იყო ობიექტების აღმოჩენისა და იდენტიფიკაციისთვის. კვლავ, დასკანირებული ნიმუშები დამუშავდა უახლესი ტექნოლოგიის გამოყენებით. მაგრამ ისევ, დროის შეზღუდვა ველზე სხივის სკანირებისთვის მთავარი საკითხი იყო.

მეცნიერმა ასევე გამოიყენა იგივე ტექნოლოგია ობიექტების აღმოჩენისთვის, მაგრამ ისინი ვერ პროგრესირებდნენ, რადგან მოწყობილობები ვერ იჭერდნენ დაბალ თერმულად. გამოიმუშავეს ხალხისგან ელექტრომაგნიტური გამოსხივება.

მათ მოითხოვეს დიდი ინვესტიცია თანამედროვე მიმღებისა და სიგნალის დამუშავების მოწყობილობის შესაძენად, რომელსაც აქვს მაღალი მგრძნობელობა და უფრო ფართო გამტარობა.

WiFi გამოსახულების სისტემა

ტექნოლოგია განახლება დაიწყო Wi-Fi-ის გამოყენებით. მაგრამ, დანრა თქმა უნდა, ჩვენ ყველამ ვიცით, რომ Wi-Fi არის ყველგან, რაც ნიშნავს, რომ ის ხელმისაწვდომია ყველა ადგილას.

სახლში, ოფისში, რესტორანში, მატარებლის სადგურში თუ სტადიონზე, თქვენი Wi-Fi-ზე ჩართული მოწყობილობები იღებენ უკაბელო სიგნალებს . ეს არის მიზეზი, რის გამოც მეცნიერებმა გამოიყენეს Wi-Fi და განაახლეს მიკროტალღური გამოსახულება.

მეცნიერებმა ასევე გამოიყენეს Wi-Fi ადამიანის კედელზე გამოსახულების გამოსავლენად და კლასიფიკაციისთვის. იმის გამო, რომ რადიოტალღებს ადვილად შეუძლიათ შეაღწიონ ფარდები, ქსოვილები და კედლები, Wi-Fi არის ძლიერი ინსტრუმენტი რთული ობიექტების გამოსახულების მისაღებად.

სიგნალის დამუშავება ასევე უფრო პროდუქტიულია Wi-Fi გამოსხივებაში მათი გაუმჭვირვალობის გამო ოპტიკური და ინფრაწითელი ტალღების სიგრძე.

აქედან გამომდინარე, ახალი ტექნიკა იყენებს ტრადიციულ მიკროტალღურ გამოსახულებას Wi-Fi სიგნალების გამოყენებით. დამოუკიდებელი WiFi გადამცემები, რომლებიც ანათებენ ამ სიგნალებს, პასუხისმგებელნი არიან პროცესის დაწყებაზე, ხოლო მიმღები იჭერს სურათის ინფორმაციას სივრცითი სიხშირის შერჩევისა და დომენის დროს.

ახალი Wi-Fi გამოსახულების სისტემა იყენებს პასიურ რადარის ტექნიკას მესამე მხარის გამოსხივებაზე. პასიური რადარი იყენებს ამ გამოსხივებებს:

• გამოვლენისთვის
• თვალთვალისთვის

კიდევ ერთი განსხვავება მიკროტალღურ და WiFi გამოსახულებას შორის არის ის, რომ პირველი იყენებს იშვიათ ანტენის მასივებს დასამუშავებლად. სურათები. სამწუხაროდ, ეს ზომავს მხოლოდ ძალიან დაბალ თერმულად წარმოქმნილ EM გამოსხივებას.

მეორეს მხრივ, განახლებული ტექნოლოგია იყენებს Wi-Fi სიგნალებს, რომლებიც მუშაობს ნორმალურ მიმღებებზე.25 MHz სიხშირე და 10 მიკროწამი ინტეგრაციის დრო. სიხშირე და ინტეგრაციის დრო გაუმჯობესებულია გამოთვლითი გამოსახულების WiFi სიგნალების გამოყენებით.

ასე რომ, მიკროტალღური გამოსახულების სისტემის განახლებულ ვერსიაში შემოთავაზებულ მეთოდს შეუძლია იმოქმედოს დაბალფასიან მოწყობილობებზე და უკეთესი შედეგი გამოიღოს. არ არის საჭირო ფართო გამტარუნარიან მიმღებებში ინვესტირება იშვიათი მასივის გამოსაყენებლად.

არსებულ მიმღებებს შეუძლიათ გამოიყენონ Wi-Fi სიგნალები, რადგან ისინი ხელმისაწვდომია თითქმის ყველგან. ასევე, მხოლოდ კორელირებული სიგნალის კომპონენტები რჩება გამოყოფილ დროში. ამიტომ, ამ სიგნალებს შეუძლიათ გაზარდონ გამოთვლითი გამოსახულება სენსორული და კომუნიკაციური მიზნებისთვის.

რატომ არის Wi-Fi გამოსახულება უკეთესი მიდგომა?

Wi-Fi სიგნალების გამოყენებით გამოსახულება უკეთესია, ვიდრე წინა ტექნოლოგიები სხვადასხვა მიზეზის გამო. მაგალითად, Wi-Fi სიგნალის დამუშავების გამოყენებით გამოსახულება მოიცავს კონფიდენციალურობის შენარჩუნების ფაქტორს.

ასევე, თქვენ არ გჭირდებათ ათასობით დოლარის დახარჯვა მაღალი დონის მიმღებების შესაძენად. WiFi სიმძლავრის გაზომვები საკმარისია ობიექტების აღმოჩენისა და კლასიფიკაციის გასაანალიზებლად, რათა გამოსახულება წარმატებული იყოს.

მიუხედავად იმისა, რომ გამოსახულების სპეციალიზებული აპარატურა ხელმისაწვდომია, ისინი საჭიროებენ სხვა დანამატებს, რომლებიც მნიშვნელოვნად გაზრდის პროექტის ღირებულებას.

შერჩეული სივრცითი სიხშირის ინფორმაციის გამოყენებით, შედეგებმა აჩვენა ადამიანის და მეტალის ობიექტების ლოკალიზაცია. ამან დაადასტურა Wi-Fi გამოსახულების წარმატების მაჩვენებელი შემდეგი მედიანაითსიზუსტე:

• 26 სმ სტატიკური ადამიანის საგნებისთვის
• 15 სმ სტატიკური მეტალის ობიექტებისთვის

Wi-Fi გამოსახულების შეზღუდვები

ეჭვგარეშეა, მიკროტალღური გამოსახულება Wi-Fi სიგნალების გამოყენებით არის ძლიერი ტექნოლოგია ადამიანებისა და სხვა ობიექტების ლოკალიზაციისთვის. თქვენ შეგიძლიათ მარტივად იპოვოთ ადამიანებისა და ობიექტების კონკრეტული ნაკრების პოზიცია. თუმცა, არსებობს გარკვეული შეზღუდვები Wi-Fi გამოსახულების განხორციელების გზაზე.

მოდით, განვიხილოთ ისინი.

ობიექტის ზომა

შემოთავაზებული Wi-Fi გამოსახულების ტექნოლოგია ეყრდნობა ობიექტის ზომა. გამოსახულების სისტემა ლოკალიზებს დიდი ზომის ობიექტებს. მაგალითად:

• დივანი
• მაგიდები
• დიდი ფანჯრები

ეჭვგარეშეა, დიდი ზომის ობიექტების აღმოჩენა და ლოკალიზება ადვილია მათი გასაანალიზებელი ზომების გამო. 2D თუ 3D ტექნოლოგიის გამოყენებით, გამოსახულების დამუშავების ალგორითმები ადვილად იდენტიფიცირებენ დიდი ზომის ობიექტებს დიდი დროის დახარჯვის გარეშე.

როდესაც სისტემას ამზადებთ გამოსახულების დამუშავებისთვის, ჯერ უნდა მისცეთ მას ობიექტების ნიმუშების სწავლა. ამ პროცესს ეწოდება მანქანური სწავლება, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული სფერო.

მანქანური სწავლა არის ნებისმიერი ტიპის გამოსახულების ფუნდამენტური ნაბიჯი. იმისთვის, რომ ააშენოთ ტექნოლოგია გამოსახულების მიღებამდე თქვენი სისტემის კვების გარეშე, უნდა შეიძინოთ ძლიერი AI მოწყობილობა, რომელიც აანალიზებს ობიექტს, როგორც ადამიანები. მაგრამ ზედმეტი ფულის დახარჯვა მხოლოდ მოხერხებულობისთვის არ არის გონივრული, რადგან მანქანური სწავლება მარტივიადანერგვა.

ამიტომ, თქვენ უნდა მიაწოდოთ თქვენი სისტემა ობიექტების ნიმუშებით, რათა გადაცემული WiFi სიგნალების გადაღებამ უკეთესი შედეგი გამოიღოს, ვიდრე ტრადიციული რადარის გამოვლენისა და მიკროტალღური გამოსახულების დროს გამოყენებული მიმღებები.

მასალა

ობიექტის მასალას ასევე აქვს მნიშვნელობა Wi-Fi გამოსახულების გამოყენებისას აღმოჩენისა და ლოკალიზაციისთვის. მაგალითად, შემოთავაზებული სისტემა იძლევა პერსპექტიულ შედეგებს, თუ ობიექტს აქვს ამრეკლავი ზედაპირი.

მაგალითად, მეტალის ზედაპირები ყოველთვის უკეთესი ობიექტებია, თუნდაც ოპტიკური ან ინფრაწითელი სიხშირეებისთვის.

იგივეა. პრინციპი აქაც მოქმედებს: დიდი ზომის ობიექტი, რომელსაც აქვს ამრეკლავი ზედაპირი, უფრო ადვილი გამოსახულებაა, ვიდრე მცირე მეტალის ობიექტები. რატომ?

მიუხედავად იმისა, რომ მბზინავი ობიექტი ასახავს კარგ WiFi სიგნალებს, მისი მცირე ზომა კვეთს კვეთს შემომავალი გამოსხივებისთვის. შედეგად, გადაცემული WiFi-ის მრავალჯერადი სიგნალი ვერ წარმოიდგენს ამ ობიექტს.

ობიექტის განზომილებაში კიდევ ერთი პრობლემაა, როდესაც ზომა ხდება WiFi სიგნალის ტალღის სიგრძის პროპორციული, ურთიერთქმედება ორ ერთეულს შორის მცირდება.

როგორ გადავჭრათ განზომილების სიხშირის შეზღუდვა?

Wi-Fi გამოსახულების სისტემა მოითხოვს მნიშვნელოვან განსხვავებას ობიექტის ზომასა და არსებული WiFi სიგნალების ტალღის სიგრძეს შორის. თუ ობიექტის ზომა დიდია, WiFi სიგნალის ტალღის სიგრძე უნდა იყოს უფრო მცირე და პირიქით.

თქვენ უნდა გადასცეთუფრო მაღალი სიხშირე, ანუ 5 გჰც, WiFi სიგნალების ტალღის სიგრძის შესამცირებლად. თუმცა, ჯერ კიდევ არ არის კონკრეტული შედეგი, რომ დაბალი სიხშირის WiFi სიგნალები პასიურ ინტერფერომეტრულ გამოსახულების სისტემებში მუშაობენ პატარა ობიექტებთან.

ეს განივი კვეთის უფრო მცირე ფართობის გამოა, რაც არ აძლევს კორელაციური სიგნალის კომპონენტებს საშუალებას რჩება ხელუხლებელი კედელიდან გამოსახულება.

ზოგიერთი პატარა ობიექტი, რომლებიც იქნა აღებული რამდენიმე ექსპერიმენტის დროს იყო:

• მონეტა
• გასაღებები
• უსაფრთხოება pin

სხვადასხვა აღჭურვილობის გამოყენების გარდა, დაკვირვების პროცესშია სიხშირის დიაპაზონის შეცვლა მცირე სივრცითი გარჩევადობის ობიექტების გამოსავლენად.

გამოსახულების გარჩევადობა

გამოსახულების გარჩევადობა აუცილებელია. შემოთავაზებული ტექნოლოგიის თავისებურება. გარდა ამისა, ეს დამოკიდებულია შემდეგ ორ ფაქტორზე:

• Wi-Fi სიგნალის ტალღის სიგრძე
• ანტენის მასივის სიგრძე

შეგიძლიათ გაზარდოთ გამოსახულების გარჩევადობა შენარჩუნებით სიგნალის ტალღის სიგრძის მუდმივი და ანტენის მასივის სიგრძის გაზრდა.

ექსპერიმენტის დროს მეცნიერები ცდილობდნენ სურათის გარჩევადობის გაზრდას სიხშირის 5 გჰც-მდე გაზრდით, რაც ამცირებს ტალღის სიგრძეს. შემდეგ მათ არ შეცვალეს სიგნალის დამუშავების ტალღის სიგრძე და ანტენის მასივის სიგრძე.

შედეგად, მეცნიერებმა ვერ შენიშნეს რაიმე გაუმჯობესება გამოსახულების გარჩევადობაში. კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი აღმოჩენა იყო ანტენების რაოდენობას არ ჰქონდა მნიშვნელობა გამოსახულების პროცესში.

თუთქვენ განათავსებთ ანტენას სწორ მდგომარეობაში, შეგიძლიათ მიიღოთ პროდუქტიული შედეგები მხოლოდ წყვილი ანტენით. რატომ?

ანტენის მასივები იჭერენ გამოსხივებას დაკვირვების ქვეშ მყოფი ობიექტიდან. მრავალი ანტენის მდებარეობის გამოყენება უდავოდ ზრდის გამოსახულების ოპტიმალური გარჩევადობის ალბათობას, მაგრამ ეს ეკონომიური ტექნოლოგიის საკითხია.

გარდა ამისა, კომპანიები ასევე ამზადებენ დაბალფასიან ანტენებს Wi-Fi გამოსახულების ტექნოლოგიისთვის, რათა გაზარდონ მისი ფარგლები. და ეფექტურობა.

ასე რომ, თქვენ შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ ობიექტი მხოლოდ WiFi სიმძლავრის გაზომვით, თუ თქვენ შეინარჩუნებთ ანტენის მასივის სიგრძეს უცვლელად. შემომავალი სიხშირის დიაპაზონის შეცვლამ შესაძლოა გავლენა მოახდინოს გამოსახულების გარჩევადობაზე.

ობიექტზე ორიენტაცია

ობიექტის ორიენტაცია კიდევ ერთი შეზღუდვაა შემოთავაზებულ ტექნოლოგიაში. WiFi გამოსახულების სისტემა მოითხოვს, რომ ობიექტი იყოს გადაცემული გამოსხივების ნიმუში. თქვენ უკვე იცით, რომ EM ტალღები ქმნიან ველს და მოძრაობენ რიტმში. ეს ველი ხდება ტენდენცია შემდეგი ტალღებისთვის.

თუ ამ ველში მოათავსებთ ობიექტს, რომლის ორიენტაცია მდებარეობს გადახრის მდგომარეობაში, ვერ მიიღებთ ნამდვილ შედეგებს. ასე რომ, მნიშვნელოვანია ობიექტის ორიენტაციის შენარჩუნება გადაცემული გამოსხივების შაბლონში.

გარდა ამისა, თქვენ შეგიძლიათ მოაგვაროთ ეს საკითხი შემდეგი გზებით:

• დააყენეთ ანტენების მდებარეობა ოპტიმიზირებული გზით. .
• აირჩიეთ ანტენები, რომლებსაც აქვთ უკეთესი რადიაციის შაბლონები.

ეს არის