အပလီကေးရှင်းများ & WiFi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များ

အိုင်တီဟု အများအားဖြင့် လူသိများသော သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာသည် မော်တော်ယာဥ်၊ အိမ်ရာ၊ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ဆေးဝါးများကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းများစွာကို အဆင့်မြင့်သည်။ အိုင်တီကျွမ်းကျင်သူများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဟု သိကြသည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့ကြသည်။

ကွန်ပြူတာပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာသည် အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် ကျယ်ပြန့်သောနယ်ပယ်တစ်ခုရှိသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ရိုးရာမိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်ကို အသုံးပြု၍ နည်းပညာများစွာကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့သည် အကျိုးဖြစ်ထွန်းသောရလဒ်များကို မရရှိနိုင်ပါ။

ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် နည်းပညာကို အဆင့်မြှင့်တင်ပြီး ဤပို့စ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြမည့် Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။

ကြိုးမဲ့ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

Wireless imaging သည် ကြိုးမဲ့ကွန်ရက်တစ်ခုမှ ပုံများကို ဖမ်းယူ ပို့လွှတ်သည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း မဟုတ်ပါ။

ကြိုးမဲ့ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းသည်-

• Automobile
• Smart Home သို့မဟုတ် IoT<6 အပါအဝင် လုပ်ငန်းများစွာကို လွှမ်းခြုံထားသော ကျယ်ပြန့်သော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။>
• စက်မှုအပလီကေးရှင်းများ

ကျွန်ုပ်တို့သည် အပလီကေးရှင်းများကိုဖြတ်၍ WiFi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာကိစ္စရပ်များကို အသုံးပြုပါမည်။ ဒါပေမယ့် အရင်ဆုံး ဒီနည်းပညာက ဘာလဲဆိုတာ နားလည်လိုက်ကြရအောင်။

နိဒါန်း

Wi-Fi သို့မဟုတ် ကြိုးမဲ့အင်တာနက်နည်းပညာကို ခေတ်မီကွန်ရက်ချိတ်ဆက်စက်များကို လူများစတင်အသုံးပြုသောအခါ ၁၉၉၇ ခုနှစ်တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ယခင်က၊ တယ်လီဖုန်းလိုင်းများနှင့် အလားတူအခြားကေဘယ်လ်ချိတ်ဆက်မှုများသည် အင်တာနက်၏ရင်းမြစ်များဖြစ်သည်။

ထိုနည်းပညာသည် ခေတ်ဟောင်းကတည်းက၊ အသုံးပြုသူများသည် ကေဘယ်အင်တာနက်မှ ပိုကောင်းလာခြင်းမရှိပေ။ နှေးကွေးပြီး ကွန်ရက်ပြတ်တောက်မှုများ ပြည့်နှက်နေပါသည်။ အဲဒါတွေလည်း ပါပါတယ်။spatial frequency dimensions နှစ်ခုအတွက် အသုံးဝင်သော ရလဒ်ရရှိရန် ပုံစံ၏ အလျားလိုက်နှင့် ဒေါင်လိုက်ဝင်ရိုးကို သိရန် အရေးကြီးပါသည်။

Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများ

Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် အပလီကေးရှင်းများစွာကို လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ စီးပွားရေးနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာ။

ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းခြေရာခံခြင်း

စျေးဝယ်စင်တာများနှင့် ကုန်တိုက်များသည် စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ရေဒါအာရုံခံကိရိယာများသုံးပြီး တွန်းလှည်းများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ တွန်းလှည်းတစ်ခုစီသည် အထူး ID တစ်ခုဖြင့် အလုပ်လုပ်သောကြောင့် ဤရေဒါထိန်းချုပ်ထားသော တွန်းလှည်းများသည် မည်သည့်အာရုံခံတက်ဂ်ကိုမျှ မလိုအပ်ပါ။

ဒေတာဘေ့စ်သည် တွန်းလှည်းများကို အဖွဲ့များစွာသို့ အုပ်စုဖွဲ့ကာ ကြီးကြပ်သူသည် အဖွဲ့တစ်ခုစီကို အလုပ်တစ်ခုစီခွဲဝေပေးပါသည်။

ဤတွန်းလှည်းများသည် ဂိုဒေါင်များ၏ စာရင်းများကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အောင်မြင်ပါသည်။ ထို့အပြင် သုံးစွဲသူများသည် အဆိုပါ တွန်းလှည်းများကို mart ၏ ဝင်းအတွင်း၌ ရရှိနိုင်ပြီး ငွေသားမကုန်ဘဲ ဝယ်ယူမှုစနစ်ဖြင့် ဈေးဝယ်ခြင်းကို ပျော်ရွှင်စွာ အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Smart Homes

IoT သည် အိမ်ရာလုပ်ငန်းတွင် နောက်ထပ် အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာသည်-

• တံခါးများ
• Windows
• ရေခဲသေတ္တာ

အပါအဝင် ကြီးမားသည့်အရာများကို ဖော်ထုတ်ရန် ရိုးရာရေဒါထောက်လှမ်းမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ သင့်အိမ်ရှိ ကြီးမားသော အရာဝတ္ထုများကို ထိန်းချုပ်ရန် အင်တာနာများနှင့် လိုအပ်သော အာရုံခံကိရိယာများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အင်တင်နာ၏ ခင်းကျင်းမှုမှ တိုင်းတာသော spatial frequencies သည် လက်ရှိ ဆက်သွယ်မှု အချက်ပြမှုများကို စစ်ဆေးနိုင်ပြီး အရာဝတ္ထု၏ အခြေအနေကို သင့်အား အသိပေးနိုင်ပါသည်။

ထို့ပြင်၊ ပျမ်းမျှ spatial အပြန်အလှန် ပေါင်းစပ်မှုအား အသုံးပြု၍ စနစ်တစ်ခုလုံးကို အစီအစဉ်ဆွဲနိုင်သည်။Wi-Fi အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းကို အသုံးပြု၍ အရာဝတ္ထု၏ ရွေ့လျားမှုကို ထိန်းချုပ်ရန် အလျားလိုက်နှင့် ဒေါင်လိုက် လမ်းကြောင်းများ။

ဤအပလီကေးရှင်း၏ အဓိက အတားအဆီးမှာ တည်ငြိမ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိခြင်းမှာ တည်ငြိမ်သော ပုံရိပ်ဖော်စနစ်များသည် အရာဝတ္ထု၏အတိုင်းအတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် WiFi အချက်ပြမှုများ လိုအပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

FAQs

WiFi Doppler ဆိုတာဘာလဲ။

WiFi Doppler သည် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ တည်နေရာနှင့် ရွေ့လျားမှုကို သိရှိရန် WiFi စက်တစ်ခုတည်းကိုသာ အသုံးပြုသည့် အာရုံခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ WiFi Doppler ကို အသုံးပြု၍ ရလဒ်များရရှိရန် WiFIi စက်အများအပြား မလိုအပ်ပါ။

WiFi သည် Walls များကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့။ နံရံများကိုဖြတ်၍ကြည့်ရှုရန် Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

နံရံကိုထိုးဖောက်ရန် WiFi ကို မည်သို့ရယူရမည်နည်း။

1. Wi-Fi အကွာအဝေး တိုးချဲ့ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အိမ်တွင်း WiFi ကို မြှင့်တင်ပါ။
2. mesh ကွန်ရက်ကို အသုံးချပါ။

တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ချိတ်ဆက်ထားသော များစွာသော WiFi အချက်ပြမှုများ . ဘယ်လိုလဲ?

Router များသည် ချန်နယ်တစ်ခုတည်းတွင် အလုပ်လုပ်ပါက WiFi အချက်ပြမှုများသည် များသောအားဖြင့် ဖြတ်တောက်ပါသည်။

WiFi Signals များသည် Wall Imaging မှတစ်ဆင့် ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့။ WiFi သည် နံရံများမှတဆင့် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်နိုင်သော ရေဒီယိုလှိုင်းများကို အသုံးပြုထားသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

နိဂုံးချုပ်

Wi-Fi ပုံရိပ်ကို လူနေအိမ်၊ စီးပွားရေးနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းတိုင်းနီးပါးတွင် ရရှိနိုင်သောကြောင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဒိုမိန်းတွင် အသုံးများလာပါသည်။ အာကာသ။ ထို့ကြောင့်၊ အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ တည်နေရာနှင့် ရွေ့လျားမှုကို သိရှိရန် Wi-Fi ပုံရိပ်ကို အသုံးပြုခြင်းသည် လူသားများအတွက် အကျိုးရှိစေမည့် နည်းပညာသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ Wi-Fi Association သည် ကြိုးမဲ့နည်းပညာနှင့် အဆင့်မြှင့်ထားသော Wi-Fi စက်ပစ္စည်းများတွင် တိုးတက်မှုရှိလာပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် router၊ modem၊ switches နှင့် boosters များ ပါဝင်သည်။

ဤစက်ပစ္စည်းများသည် ကွန်ရက်ဌာနအမျိုးအစားအားလုံးနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် IEEE WLAN စံနှုန်းများကို လိုက်နာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အိမ်သုံးအင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုများတွင် အသုံးအများဆုံး WLAN စံသတ်မှတ်ချက်မှာ 802.11ax ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝတွင် Wi-Fi နည်းပညာသည် မည်မျှအရေးကြီးသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသိပါသည်။ အောက်ပါတို့သည် Wi-Fi ၏ အသုံးများသောအသုံးပြုမှုများဖြစ်သည်-

• ဆက်သွယ်ရေး
• ဒေတာမျှဝေခြင်း
• အွန်လိုင်းဂိမ်းကစားခြင်း

Wi-Fi တိုးချဲ့လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် လူနေအိမ်ရာ နေရာတိုင်းနီးပါးတွင် Wi-Fi ကို အခြားသော အပလီကေးရှင်းများအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သိပ္ပံပညာရှင်များက ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ၎င်းတို့တွေ့ရှိခဲ့သည့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတစ်ခုသည် Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်နေခြင်းဖြစ်သည်။

မစတင်မီ၊ ဤဆောင်းပါးတစ်လျှောက်လုံးတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဝေါဟာရအချို့ကို နားလည်ကြပါစို့။

Spatial Frequency Domain

Spatial domain သည် မည်သည့်အရာဝတ္ထု၏ တည်ငြိမ်သောပုံရိပ်ကို ရည်ညွှန်းသည်၊ ကြိမ်နှုန်းဒိုမိန်းသည် ရုပ်ပုံအား ၎င်း၏ရွေ့လျားနေသော pixels များဖြင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပေးနေစဉ်။ ဆိုလိုသည်မှာ Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းရှိ လက်ခံသူများသည် ရုပ်ပုံ၏အချက်အလက်ကို spatial frequency domain တွင် ဖမ်းယူပါသည်။

Passive Bistatic WiFi Radar

Bistatic Radar သည် ရေဒါစနစ်၏ အကွာအဝေးကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည့် စက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သီးခြား WiFi transmitter နှင့် receivers များရှိသည်။ အနုနည်းbistatic WiFi ရေဒါစနစ်၊ လက်ခံသူများသည် transmitter များမှ အချက်ပြမှုများ ရောက်ရှိလာသည့်အချိန်နှင့် ကွာခြားချက်ကို တိုင်းတာပါသည်။

ဤလက်ခံသူများသည် အမှန်တကယ်ပစ်မှတ်မှ ထုတ်လွှင့်သော WiFi အချက်ပြမှုများ၏ အချိန်ကို တွက်ချက်ရန်အတွက်လည်း တာဝန်ရှိပါသည်။

မိုက်ခရိုဝေ့ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနှင့် WiFi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းစနစ်

မိုက်ခရိုဝေ့ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းသည် WiFi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းထက် ရှေးကျသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာအဆင့်မြှင့်တင်မှုတွင် သိပ္ပံပညာရှင်များ လုပ်ဆောင်ရသည့် အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံသဏ္ဌာန်သည် လုပ်ဆောင်ချိန်ပိုမိုသုံးစွဲခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဤပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာသည် ရလဒ်ကောင်းများပြသထားသည့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လျှပ်စစ်အလင်းတန်းများကို စကင်န်ဖတ်ခြင်းတို့ကို ပြသထားသည်။ သို့သော်၊ နည်းပညာနှစ်ခုစလုံးတွင် ဒေတာရယူသည့်အချိန်သည် spatial frequency imaging တွင် ပုံများကိုလုပ်ဆောင်ရာတွင်နှောင့်နှေးစေသည့်အားနည်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

မိုက်ခရိုဝေ့ပုံရိပ်သည် အရာဝတ္ထုကိုထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ တဖန်၊ စကင်န်ဖတ်ထားသောနမူနာများကို နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ နယ်ပယ်တစ်ခုမှ အလင်းတန်းတစ်ခုကို စကင်န်ဖတ်ရန် အချိန်ကန့်သတ်ချက်မှာ အဓိကပြဿနာဖြစ်သည်။

သိပ္ပံပညာရှင်သည် အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းရန်အတွက် အလားတူနည်းပညာကို အသုံးပြုထားသော်လည်း ကိရိယာများသည် အပူဒဏ်ကို နိမ့်ကျစွာ မဖမ်းယူနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် မတိုးတက်နိုင်ပေ။ လူတွေဆီကနေ လျှပ်စစ်သံလိုက်ဓာတ်ရောင်ခြည်တွေကို ထုတ်ပေးပါတယ်။

ခေတ်မီ လက်ခံကိရိယာနဲ့ အချက်ပြလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းတွေကို ဝယ်ယူဖို့အတွက် ကြီးမားတဲ့ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုလိုအပ်ပါတယ်။

WiFi ပုံရိပ်ဖော်စနစ်

နည်းပညာ Wi-Fi အသုံးပြုမှုဖြင့် အဆင့်မြှင့်တင်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊သင်တန်း၊ Wi-Fi သည် နေရာတိုင်းတွင် ရနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်မှာ နေရာတိုင်းတွင် ရနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး သိပါသည်။

အိမ်၊ ရုံး၊ စားသောက်ဆိုင်၊ ရထားဘူတာ သို့မဟုတ် အားကစားကွင်းပဲဖြစ်ဖြစ်၊ သင်၏ Wi-Fi ဖွင့်ထားသော စက်များသည် ကြိုးမဲ့အချက်ပြမှုများကို လက်ခံရရှိသည် . ထို့ကြောင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် Wi-Fi နှင့် အဆင့်မြှင့်ထားသော မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ အကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။

သိပ္ပံပညာရှင်များသည် နံရံများမှတစ်ဆင့် လူသားများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ရန် Wi-Fi ကို အသုံးပြုထားသည်။ ရေဒီယိုလှိုင်းများသည် ကန့်လန့်ကာများ၊ အဝတ်အထည်များနှင့် နံရံများမှတဆင့် အလွယ်တကူ စိမ့်ဝင်နိုင်သောကြောင့် Wi-Fi သည် ရှုပ်ထွေးသောအရာဝတ္ထုများကို ပုံရိပ်ဖော်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

အလင်းနှင့်အလင်းဆိုင်ရာတွင် ၎င်းတို့၏အလင်းမှုန်မှိန်မှုကြောင့် Wi-Fi လှိုင်းများသည် အလင်းပြန်ခြင်းတွင် ပို၍အကျိုးဖြစ်ထွန်းပါသည်။ အနီအောက်ရောင်ခြည် လှိုင်းအလျားများ။

ထို့ကြောင့် နည်းပညာသစ်သည် Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ သမားရိုးကျ မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဤအချက်ပြမှုများကို အလင်းပေးသော သီးခြား WiFi ထုတ်လွှင့်သည့်ကိရိယာများသည် လက်ခံသူသည် spatial frequency sampling နှင့် domain တွင် ရုပ်ပုံ၏အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူစဉ်တွင် လုပ်ငန်းစဉ်စတင်ရန် တာဝန်ရှိပါသည်။

Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်စနစ်အသစ်သည် ပြင်ပမှရောင်ခြည်ဖြာထွက်ခြင်းဆိုင်ရာ passive ရေဒါနည်းပညာများကို အသုံးပြုထားသည်။ Passive ရေဒါသည် အောက်ပါတို့အတွက် အဆိုပါ ရောင်ခြည်များကို အသုံးပြုသည်-

• ထောက်လှမ်းခြင်း
• ခြေရာခံခြင်း

မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်နှင့် WiFi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအကြား အခြားခြားနားချက်မှာ ယခင်က လုပ်ငန်းစဉ်ဆောင်ရွက်ရန် သေးငယ်သော အင်တင်နာအခင်းများကို အသုံးပြုထားသည်။ ပုံများ။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ၎င်းသည် အလွန်နိမ့်သော အပူဓာတ်ဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသော EM ရောင်ခြည်များကိုသာ တိုင်းတာပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အဆင့်မြှင့်ထားသောနည်းပညာသည် ပုံမှန်လက်ခံကိရိယာများတွင် အလုပ်လုပ်သည့် Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြုပါသည်။25 MHz ကြိမ်နှုန်းနှင့် 10 microseconds ပေါင်းစပ်ချိန်။ ကြိမ်နှုန်းနှင့် ပေါင်းစပ်ချိန်အား တွက်ချက်မှုပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် WiFi အချက်ပြမှုများကို မြှင့်တင်ထားပါသည်။

ထို့ကြောင့် မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်ဖော်စနစ်၏ အဆင့်မြှင့်ထားသောဗားရှင်းတွင် အဆိုပြုထားသောနည်းလမ်းသည် တန်ဖိုးနည်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ကျယ်ပြောသော array ကိုအသုံးပြုရန် ကျယ်ပြန့်သော bandwidth လက်ခံကိရိယာများတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံရန် မလိုအပ်ပါ။

ရှိပြီးသား လက်ခံကိရိယာများသည် နေရာတိုင်းနီးပါးတွင် ရနိုင်သောကြောင့် Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဆက်နွယ်နေသော အချက်ပြအစိတ်အပိုင်းများသာ ခွဲဝေသတ်မှတ်ချိန်အတွင်း ကျန်ရှိနေပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤအချက်ပြမှုများသည် အာရုံခံခြင်းနှင့် ဆက်သွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ကွန်ပြူတာပုံရိပ်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

အဘယ်ကြောင့် Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောချဉ်းကပ်နည်းဖြစ်သနည်း။

Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ယခင်နည်းပညာများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Wi-Fi အချက်ပြလုပ်ဆောင်ခြင်းကို အသုံးပြု၍ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာထိန်းသိမ်းခြင်းအချက်ပါဝင်ပါသည်။

ထို့ပြင်၊ တန်ဖိုးကြီးသည့်လက်ခံကိရိယာများဝယ်ယူရန် ဒေါ်လာထောင်ပေါင်းများစွာ အကုန်အကျခံရန် မလိုအပ်ပါ။ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် WiFi ပါဝါတိုင်းတာမှုများသည် အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လုံလောက်ပါသည်။

ပုံရိပ်ဖော်ရန်အတွက် အထူးပြုသောဟာ့ဒ်ဝဲကို ရနိုင်သော်လည်း ပရောဂျက်၏ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာတိုးစေမည့် အခြားအပိုပရိုဂရမ်များ လိုအပ်ပါသည်။

နမူနာယူထားသော spatial frequency အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ရလဒ်များသည် လူနှင့် သတ္တုအရာဝတ္ထုများ၏ နေရာယူမှုကို ပြသခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အောက်ဖော်ပြပါ အလယ်အလတ်ဖြင့် Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၏ အောင်မြင်မှုနှုန်းကို သက်သေပြခဲ့သည်။တိကျမှု-

• 26 စင်တီမီတာ အငြိမ်လူသားအကြောင်းအရာများအတွက်
• 15 စင်တီမီတာ အငြိမ်သတ္တုပစ္စည်းများအတွက်

Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ

Wi-Fi အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်သည် လူသားများနှင့် အခြားအရာဝတ္ထုများကို နေရာချထားရန် အစွမ်းထက်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူနှင့် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ တည်နေရာကို အလွယ်တကူ ရှာဖွေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း၊ Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်အချို့ရှိပါသည်။

၎င်းတို့ကို ဆွေးနွေးကြည့်ကြပါစို့။

အရာဝတ္ထုအရွယ်အစား

အဆိုပြုထားသည့် Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာအပေါ် မူတည်ပါသည်။ အရာဝတ္ထု၏အရွယ်အစား။ ပုံရိပ်ဖော်စနစ်သည် ကြီးမားသောအရွယ်အစားရှိ အရာဝတ္ထုများကို ဒေသန္တရပြုသည်။ ဥပမာ-

• Couch
• Tables
• ကြီးမားသော ပြတင်းပေါက်များ

သံသယမရှိပါ၊ အရွယ်အစားကြီးမားသော အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေပြီး ဒေသစံသတ်မှတ်ရန် လွယ်ကူသည် သူတို့ရဲ့ ရှင်းလင်းတဲ့ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာတဲ့ အတိုင်းအတာတွေကြောင့်ပါ။ 2D သို့မဟုတ် 3D နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်ဖြစ်စေ အချိန်အများကြီးမကုန်ဘဲ အရွယ်အစားကြီးမားသော အရာဝတ္ထုများကို အလွယ်တကူ ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေပါသည်။

ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် စနစ်တစ်ခုကို သင်ပြင်ဆင်သောအခါ၊ အရာဝတ္ထုများကို နမူနာအဖြစ် ဦးစွာလေ့လာခွင့်ပြုရပါမည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို စက်သင်ယူခြင်းဟုခေါ်သည်၊၊ ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏အသုံးအများဆုံးဒိုမိန်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည် မည်သည့်ပုံရိပ်အမျိုးအစား၏အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဓါတ်ပုံမရိုက်မီ သင့်စနစ်အား ကျွေးမွေးခြင်းမပြုဘဲ နည်းပညာကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် လူသားများကဲ့သို့ အရာဝတ္တုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သော အစွမ်းထက်သော AI ကိရိယာကို ဝယ်ယူရပါမည်။ သို့သော် စက်ဖြင့် သင်ယူရန် လွယ်ကူသောကြောင့် ငွေအလွန်အကျွံ သုံးစွဲခြင်းသည် ပညာရှိမဟုတ်ပေ။အကောင်အထည်ဖော်ပါ။

ထို့ကြောင့်၊ ထုတ်လွှင့်သော WiFi အချက်ပြမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်စေရန် သမားရိုးကျ ရေဒါထောက်လှမ်းမှုနှင့် မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်ပုံရိပ်များတွင် အသုံးပြုသည့် လက်ခံကိရိယာများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များထွက်ပေါ်စေရန်အတွက်၊ သင်သည် သင့်စနစ်အား အရာဝတ္ထုများ၏နမူနာများဖြင့် ကျွေးမွေးရပါမည်။

ပစ္စည်း

ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ဒေသသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် Wi-Fi ပုံရိပ်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ အရာဝတ္တု၏ပစ္စည်းသည်လည်း အရေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဆိုပြုထားသောစနစ်သည် အရာဝတ္တုတွင် ရောင်ပြန်ဟပ်သောမျက်နှာပြင်များရှိလျှင် အလားအလာရှိသောရလဒ်များကိုပေးသည်။

ဥပမာ၊ သတ္တုမျက်နှာပြင်များသည် အလင်းပြန်မှု သို့မဟုတ် အနီအောက်ရောင်ခြည်ကြိမ်နှုန်းများအတွက်ပင်လျှင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအရာဝတ္ထုဖြစ်ကြောင်း အမြဲသက်သေပြခဲ့သည်။

ထို့အတူပင်။ နိယာမကိုလည်း ဤနေရာတွင် ဖော်ပြထားသည်- ရောင်ပြန်မျက်နှာပြင်ပါရှိသော အရွယ်အစားကြီးမားသော အရာဝတ္ထုသည် သေးငယ်သော သတ္တုပစ္စည်းများထက် ပုံရိပ်ဖော်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်း။

တောက်ပသော အရာဝတ္ထုသည် ကောင်းသော WiFi အချက်ပြမှုများကို ရောင်ပြန်ဟပ်နေသော်လည်း ၎င်း၏သေးငယ်သော အရွယ်အစားသည် ဝင်လာသော ဓာတ်ရောင်ခြည်များအတွက် အပိုင်းဖြတ်ပိုင်းကို ပိတ်ဆို့စေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ပို့လွှတ်သော WiFi အချက်ပြအများအပြားသည် ထိုအရာဝတ္တုကို ကောင်းစွာစိတ်ကူးမယဉ်နိုင်ပါ။

အရာဝတ္တု၏အတိုင်းအတာနှင့် နောက်ပြဿနာတစ်ခုမှာ WiFi အချက်ပြလှိုင်းအလျားနှင့် အရွယ်အစားအချိုးကျလာသောအခါတွင် အရာဝတ္ထုနှစ်ခုကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို လျော့နည်းစေသည်။

Dimension-to-Frequency ကန့်သတ်ချက်ကို ဘယ်လိုဖြေရှင်းမလဲ။

Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်စနစ်တစ်ခုသည် အရာဝတ္ထု၏အရွယ်အစားနှင့် လက်ရှိ WiFi အချက်ပြမှုများ၏လှိုင်းအလျားကြား သိသာထင်ရှားသောကွာခြားချက်လိုအပ်ပါသည်။ အရာဝတ္တု၏ အရွယ်အစားသည် ကြီးမားပါက၊ WiFi အချက်ပြမှုများ၏ လှိုင်းအလျားသည် သေးငယ်ပြီး အပြန်အလှန်အားဖြင့် ဖြစ်ရပါမည်။

သင် ထုတ်လွှင့်ရပါမည်။WiFi အချက်ပြများ၏ လှိုင်းအလျားကို လျှော့ချရန် ပိုမိုမြင့်မားသော ကြိမ်နှုန်း၊ ဆိုလိုသည်မှာ 5 GHz ဖြစ်သည်။ သို့သော် passive interferometric ပုံရိပ်ဖော်စနစ်များတွင် ကြိမ်နှုန်းနိမ့် WiFi အချက်ပြမှုများသည် သေးငယ်သော အရာဝတ္ထုများနှင့် အလုပ်လုပ်ကြောင်း ခိုင်မာသောရလဒ်မရှိသေးပါ။

၎င်းမှာ ဆက်နွယ်နေသော အချက်ပြအစိတ်အပိုင်းများကို ခွင့်မပြုသည့် အပိုင်းပိုင်းသေးငယ်သောကြောင့်၊ နံရံဖြတ်၍ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းမှာ နဂိုအတိုင်းရှိနေပါသည်။

စမ်းသပ်မှုများစွာအတွင်း နမူနာယူခဲ့သည့် သေးငယ်သည့်အရာအချို့မှာ-

• Coin
• သော့များ
• ဘေးကင်းရေး pin

အမျိုးမျိုးသောစက်ပစ္စည်းများကိုအသုံးပြုခြင်းအပြင်၊ သေးငယ်သော spatial-resolution အရာဝတ္ထုများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် ကြိမ်နှုန်းအကွာအဝေးကိုပြောင်းလဲခြင်းကိုလည်း စောင့်ကြည့်နေပါသည်။

ရုပ်ပုံကြည်လင်ပြတ်သားမှု

ပုံရိပ်ပြတ်သားမှုမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အဆိုပြုထားသောနည်းပညာ၏အင်္ဂါရပ်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် အောက်ပါအချက်နှစ်ချက်အပေါ် မူတည်သည်-

• Wi-Fi အချက်ပြလှိုင်းအလျား
• အင်တင်နာ ခင်းကျင်းမှုအရှည်

ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် ပုံရိပ်ကြည်လင်ပြတ်သားမှုကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ အချက်ပြလှိုင်းအလျားကို အဆက်မပြတ်ဖြစ်စေပြီး အင်တင်နာခင်းကျင်းအရှည်ကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။

စမ်းသပ်မှုအတွင်း၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် လှိုင်းအလျားကို လျှော့ချပေးသည့် ကြိမ်နှုန်းကို 5 GHz အထိ တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ရုပ်ပုံကြည်လင်ပြတ်သားမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားခဲ့ကြသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် signal processing wavelength နှင့် antenna array length ကိုမပြောင်းလဲဘဲ။

ရလဒ်အနေဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပုံရိပ်ကြည်လင်ပြတ်သားမှုတွင် မည်သည့်တိုးတက်မှုကိုမျှ မတွေ့ရှိရပါ။ နောက်ထပ်သော့ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်မှာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အင်တာနာအရေအတွက်သည် အရေးမကြီးပါ။

အကယ်၍အင်တာနာကို မှန်ကန်သော အနေအထားတွင် သင်ထားလိုက်သည်၊ အင်တာနာ တစ်စုံဖြင့်သာ အကျိုးရလဒ်များ ရရှိနိုင်သည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်း။

အင်တင်နာ အခင်းအကျင်းများသည် အရာဝတ္တုမှ ရောင်ခြည်များကို ဖမ်းယူကြည့်ရှုသည်။ အင်တင်နာအများအပြားတည်နေရာများကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အကောင်းဆုံးပုံရိပ်ကြည်လင်ပြတ်သားမှု၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို သံသယမရှိစေဘဲ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသောနည်းပညာဖြစ်သည်။

ထို့ပြင်၊ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်း၏နယ်ပယ်ကိုတိုးမြှင့်ရန်အတွက် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော Wi-Fi ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာအတွက် စျေးသက်သာသောအင်တာနာများကို ပြုလုပ်လျက်ရှိသည်။ နှင့် ထိရောက်မှု။

ထို့ကြောင့် သင်သည် အင်တင်နာ ခင်းကျင်း၏ အရှည်ကို အဆက်မပြတ် ထားရှိပါက၊ WiFi ပါဝါ တိုင်းတာမှု တစ်ခုတည်းဖြင့် အရာဝတ္တုကို စိတ်ကူးကြည့်နိုင်ပါသည်။ ဝင်လာသော ကြိမ်နှုန်းအကွာအဝေးကို ပြောင်းလဲခြင်းသည် ပုံရိပ်ကြည်လင်ပြတ်သားမှုကိုလည်း ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

အရာဝတ္တုဦးတည်ချက်

အရာဝတ္တု၏ တိမ်းညွှတ်မှုသည် အဆိုပြုထားသော နည်းပညာတွင် အခြားကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ WiFi ပုံရိပ်ဖော်စနစ်သည် အရာဝတ္တုအား ထုတ်လွှင့်သော ဓာတ်ရောင်ခြည်၏ပုံစံတွင် ရှိနေရန် လိုအပ်သည်။ EM လှိုင်းများသည် နယ်ပယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး စည်းချက်အတိုင်း လည်ပတ်နေသည်ကို သင်သိပြီးသားဖြစ်သည်။ ထိုအကွက်သည် အောက်ပါလှိုင်းများအတွက် လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။

သင်သည် အရာဝတ္တုတစ်ခုကို ယင်းအကွက်တွင် တိမ်းညွှတ်နေသည့်အနေအထားတွင် တိမ်းစောင်းထားခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် စစ်မှန်သောရလဒ်များကို ရရှိမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ အရာဝတ္တု၏ တိမ်းညွှတ်မှုကို ထုတ်လွှင့်သော ရောင်ခြည်၏ပုံစံအတွင်း ထိန်းသိမ်းထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

ထို့အပြင်၊ ဤပြဿနာကို အောက်ပါနည်းလမ်းများဖြင့် သင်ဖြေရှင်းနိုင်သည်-

• အင်တာနာများ၏ တည်နေရာကို အကောင်းမွန်ဆုံးနည်းလမ်းဖြင့် သတ်မှတ်ပါ .
• ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဓာတ်ရောင်ခြည်ပုံစံများရှိသည့် အင်တင်နာများကို ရွေးပါ။

၎င်းသည်