Применение и пределы визуализации WiFi

Информационные технологии, широко известные как ИТ, способствовали развитию многих отраслей промышленности, таких как автомобилестроение, жилищное строительство, программное обеспечение и медицина. Эксперты и ученые в области ИТ также исследовали возможность применения мощной технологии визуализации, известной как Wi-Fi визуализация.

Технология вычислительной визуализации имеет широкие возможности для обнаружения и идентификации объектов. Ученые разработали множество методов с использованием традиционной микроволновой визуализации. Однако они не смогли получить продуктивных результатов.

Именно поэтому они усовершенствовали технологию и внедрили Wi-Fi визуализацию, о которой мы расскажем в этой статье.

Что такое беспроводная визуализация?

Беспроводная визуализация - это технология, позволяющая получать и передавать изображения по беспроводной сети. Звучит просто, но это не так.

Беспроводная визуализация - это широкое понятие, которое охватывает множество отраслей, включая:

• Автомобильный
• Умный дом или IoT
• Промышленное применение

Мы рассмотрим области применения и случаи использования WiFi визуализации. Но сначала давайте разберемся, что представляет собой эта технология.

Введение

Wi-Fi, или технология беспроводного интернета, появилась в 1997 году, когда люди начали использовать современные сетевые устройства. До этого источниками интернета были телефонные линии и подобные им кабельные соединения.

Поскольку эта технология была устаревшей, пользователи так и не получили ничего лучшего от кабельного Интернета. Он был медленным и полным сетевых сбоев. Он также не был надежным, поскольку передача данных от источника к месту назначения была рискованной задачей.

Со временем Ассоциация Wi-Fi разработала усовершенствованные беспроводные технологии и усовершенствовала устройства Wi-Fi, включая маршрутизаторы, модемы, коммутаторы и бустеры.

Эти устройства соответствуют стандартам IEEE WLAN, которые работают со всеми типами сетевых станций. Наиболее распространенный стандарт WLAN, используемый в наших домашних интернет-подключениях, - 802.11ax.

Все мы знаем, как важна технология Wi-Fi в нашей жизни. Ниже перечислены наиболее распространенные способы использования Wi-Fi:

• Общение
• Совместное использование данных
• Онлайн-игры

Когда Wi-Fi распространился практически на все жилые помещения, ученые обнаружили, что Wi-Fi можно использовать и для других целей. Одним из таких открытий стало усовершенствование процесса микроволновой визуализации с помощью сигналов Wi-Fi.

Прежде чем двигаться дальше, давайте разберемся в нескольких технических терминах, используемых в этой статье.

Пространственная частотная область

Пространственная область относится к статичному изображению любого объекта, в то время как частотная область анализирует изображение с его движущимися пикселями. Это означает, что приемники в Wi-Fi визуализации захватывают информацию изображения в пространственно-частотной области.

Пассивный бистатический радар WiFi

Бистатический радар - это устройство, используемое для измерения дальности действия радарной системы, имеющей отдельные передатчики и приемники WiFi. В пассивной бистатической радарной системе WiFi приемники измеряют разницу во времени прихода сигнала от передатчиков.

Эти приемники также отвечают за вычисление времени переданных сигналов WiFi, отраженных от реальной цели.

Микроволновая визуализация по сравнению с системой визуализации WiFi

Микроволновая визуализация - более старая технология, чем визуализация WiFi. Основная причина, по которой ученые пошли на обновление технологии, заключается в том, что микроволновая визуализация требует больше времени на обработку.

Этот метод визуализации представил механическое и электрическое сканирование луча, которые показали хорошие результаты. Однако время сбора данных в обоих методах было недостатком, который задерживал обработку изображений в пространственно-частотной визуализации.

Микроволновая визуализация была предпочтительным вариантом для обнаружения и идентификации объектов. Опять же, сканированные образцы обрабатывались с использованием передовых технологий. Но опять же, главной проблемой было ограничение по времени для сканирования луча по полю.

Ученый также использовал ту же технологию для обнаружения объектов, но они не смогли добиться успеха, потому что устройства не могли улавливать низкое тепловое электромагнитное излучение от людей.

Они требовали больших инвестиций для приобретения современного приемника и оборудования обработки сигнала, обладающего высокой чувствительностью и более широкой полосой пропускания.

Система визуализации WiFi

Обновление технологий началось с использования Wi-Fi. Но, конечно, мы все знаем, что Wi-Fi вездесущ, то есть он доступен в любом месте.

Где бы вы ни находились - дома, в офисе, ресторане, на вокзале или стадионе, - ваши устройства с поддержкой Wi-Fi принимают беспроводные сигналы. Именно поэтому ученые воспользовались Wi-Fi и усовершенствовали микроволновую съемку.

Ученые также использовали Wi-Fi для обнаружения и классификации людей при визуализации сквозь стены. Поскольку радиоволны легко проникают сквозь шторы, ткань и стены, Wi-Fi является мощным инструментом для визуализации сложных объектов.

Обработка сигналов также более продуктивна в излучениях Wi-Fi из-за их непрозрачности в оптическом и инфракрасном диапазонах длин волн.

Поэтому новая техника использует традиционную микроволновую визуализацию с помощью сигналов Wi-Fi. Независимые передатчики WiFi, излучающие эти сигналы, отвечают за инициирование процесса, в то время как приемник захватывает информацию изображения в пространственной частотной выборке и домене.

Новая система визуализации Wi-Fi использует методы пассивного радара на сторонних излучениях. Пассивный радар использует эти излучения для:

• Обнаружение
• Отслеживание

Еще одно различие между микроволновой и WiFi визуализацией заключается в том, что первая использует разреженные антенные решетки для обработки изображений. К сожалению, при этом измеряются только очень низкие тепловые ЭМ излучения.

С другой стороны, модернизированная технология использует сигналы Wi-Fi, которые работают на обычных приемниках с частотой 25 МГц и временем интеграции 10 микросекунд. Частота и время интеграции улучшаются при использовании сигналов WiFi для вычислительной визуализации.

Таким образом, предложенный метод в модернизированной версии системы микроволновой визуализации может работать на недорогом оборудовании и давать лучшие результаты. Нет необходимости инвестировать в широкополосные приемники, чтобы использовать разреженный массив.

Существующие приемники могут использовать сигналы Wi-Fi, так как они доступны практически везде. Кроме того, только коррелированные компоненты сигнала остаются в отведенное время. Поэтому эти сигналы могут усилить вычислительную визуализацию для целей зондирования и связи.

Почему визуализация с помощью Wi-Fi является лучшим подходом?

Изображение с использованием сигналов Wi-Fi лучше предыдущих технологий по разным причинам. Например, обработка изображений с использованием сигналов Wi-Fi заключается в сохранении конфиденциальности.

Кроме того, вам не придется тратить тысячи долларов на покупку высококлассных приемников. Измерения мощности WiFi достаточно для анализа обнаружения и классификации объектов, чтобы съемка прошла успешно.

Хотя существует специализированное оборудование для визуализации, оно требует других дополнений, которые значительно увеличивают стоимость проекта.

Используя отобранную информацию о пространственной частоте, результаты показали локализацию человека и металлических объектов, что подтвердило успешность Wi-Fi визуализации со следующей медианной точностью:

• 26 см для статичных людей
• 15 см для статичных металлических предметов

Ограничения визуализации Wi-Fi

Несомненно, микроволновая визуализация с использованием сигналов Wi-Fi является мощной технологией для локализации людей и других объектов. Вы можете легко определить положение определенного набора людей и объектов. Однако существуют некоторые ограничения в способе реализации Wi-Fi визуализации.

Давайте обсудим их.

Размер объекта

Предлагаемая технология визуализации Wi-Fi основывается на размере объекта. Система визуализации локализует объекты большого размера. Например:

• Диван
• Таблицы
• Большие окна

Несомненно, крупногабаритные объекты легко обнаружить и локализовать благодаря их четким для анализа размерам. Независимо от того, используется ли технология 2D или 3D, алгоритмы обработки изображений легко идентифицируют крупногабаритные объекты, не затрачивая много времени.

Когда вы готовите систему для обработки изображений, вы должны сначала позволить ей изучить объекты в качестве образцов. Этот процесс называется машинным обучением, одной из самых распространенных областей искусственного интеллекта (ИИ).

Машинное обучение является основополагающим этапом любого типа визуализации. Чтобы создать технологию без питания системы перед визуализацией, необходимо приобрести мощное оборудование с искусственным интеллектом, которое анализирует объект, как человек. Но тратить слишком много денег только ради удобства неразумно, поскольку машинное обучение легко внедрить.

Поэтому вы должны снабдить свою систему образцами объектов, чтобы захват передаваемых сигналов WiFi давал лучшие результаты, чем приемники, используемые в традиционном радарном обнаружении и микроволновой визуализации.

Материал

Материал объекта также имеет значение при использовании Wi-Fi визуализации для обнаружения и локализации. Например, предлагаемая система дает многообещающие результаты, если объект имеет отражающие поверхности.

Например, металлические поверхности всегда оказывались лучшими объектами, даже для оптических или инфракрасных частот.

Тот же принцип действует и здесь: крупногабаритный объект, имеющий отражающую поверхность, легче поддается изображению, чем маленькие металлические объекты. Почему?

Хотя блестящий предмет хорошо отражает сигналы WiFi, его маленький размер делает площадь поперечного сечения перегруженной для входящего излучения. В результате множество передаваемых сигналов WiFi не могут правильно представить этот предмет.

Другая проблема с размерами объекта - когда размер становится пропорционален длине волны WiFi сигнала, взаимодействие между двумя сущностями уменьшается.

Как решить проблему ограничения размерности к частоте?

Система визуализации Wi-Fi требует значительной разницы между размером объекта и длиной волны присутствующих сигналов WiFi. Если размер объекта большой, длина волны сигналов WiFi должна быть меньше, и наоборот.

Для уменьшения длины волны сигналов WiFi необходимо передавать сигнал на более высокой частоте, т.е. 5 ГГц. Однако до сих пор нет конкретных результатов того, что низкочастотные сигналы WiFi в пассивных интерферометрических системах формирования изображений работают с небольшими объектами.

Это связано с меньшей площадью поперечного сечения, которая не позволяет коррелированным компонентам сигнала сохранять целостность при визуализации через стенку.

Некоторые из небольших объектов, которые были отобраны в ходе многочисленных экспериментов, были следующими:

• Монета
• Ключи
• Предохранительная булавка

Помимо использования различного оборудования, в настоящее время рассматривается возможность изменения частотного диапазона для обнаружения объектов с меньшим пространственным разрешением.

Разрешение изображения

Разрешающая способность изображения является существенной характеристикой предлагаемой технологии. Более того, она зависит от следующих двух факторов:

• Длина волны сигнала Wi-Fi
• Длина антенной решетки

Разрешение съемки можно увеличить, сохраняя длину волны сигнала постоянной и увеличивая длину антенной решетки.

В ходе эксперимента ученые попытались повысить разрешение изображения, увеличив частоту до 5 ГГц, что уменьшает длину волны. Затем они не изменили длину волны обработки сигнала и длину антенной решетки.

В результате ученые не заметили никакого увеличения разрешения изображения. Другим ключевым результатом стало то, что количество антенн не имеет значения в процессе формирования изображения.

Если расположить антенну в правильном месте, можно получить продуктивные результаты, используя только пару антенн. Почему?

Антенные решетки улавливают излучения от наблюдаемого объекта. Использование нескольких мест расположения антенн, несомненно, повышает вероятность получения оптимального разрешения изображения, но это вопрос экономически эффективной технологии.

Кроме того, компании создают недорогие антенны для технологии визуализации Wi-Fi, чтобы расширить сферу ее применения и повысить эффективность.

Таким образом, вы можете представить объект только с помощью измерений мощности WiFi, если длина антенной решетки остается постоянной. Изменение диапазона входящих частот также может повлиять на разрешение съемки.

Объектная ориентация

Ориентация объекта - еще одно ограничение в предлагаемой технологии. Система визуализации WiFi требует, чтобы объект находился в траектории передаваемого излучения. Вы уже знаете, что электромагнитные волны создают поле и движутся в ритме. Это поле становится направлением для следующих волн.

Если вы поместите в это поле объект, ориентация которого лежит в отклоняющем положении, вы не получите истинных результатов. Поэтому важно сохранить ориентацию объекта в пределах диаграммы направленности передаваемого излучения.

Кроме того, вы можете решить эту проблему следующими способами:

• Установите оптимальное расположение антенн.
• Выбирайте антенны с лучшей диаграммой направленности излучения.

Важно знать горизонтальную и вертикальную оси шаблона, чтобы получить полезный результат в двух измерениях пространственной частоты.

Применение изображений, полученных с помощью Wi-Fi

Несколько приложений Wi-Fi визуализации используются в коммерческих и промышленных целях. Например.

Отслеживание запасов

В торговых центрах и торговых комплексах для управления запасами используются тележки с радарными датчиками. Этим тележкам с радарным управлением не нужны метки датчиков, поскольку каждая тележка работает со специальным идентификатором.

База данных группирует тележки в несколько команд, а затем руководитель распределяет каждой команде задание.

Эти тележки позволяют эффективно управлять запасами на складах. Более того, покупатели могут получить эти тележки в помещении магазина и наслаждаться покупками по безналичной системе.

Умные дома

IoT - это следующий большой прорыв в жилищной индустрии. Технология визуализации Wi-Fi выполняет традиционное радарное обнаружение для идентификации крупных объектов, включая:

• Двери
• Windows
• Холодильник

Вы можете развернуть антенны и необходимые датчики для контроля крупных объектов в вашем доме. Например, пространственные частоты, измеренные антенной решеткой, могут проверить существующие сигналы связи и уведомить вас о состоянии объекта.

Более того, вы можете запрограммировать всю систему, используя среднюю пространственную взаимную когерентность и горизонтальное и вертикальное направления для управления движением объекта с помощью обработки сигнала Wi-Fi.

Основным ограничением для этого приложения является наличие стабильной сети, поскольку пассивные системы визуализации нуждаются в сигналах WiFi для анализа размеров объекта.

Часто задаваемые вопросы

Что такое допплер WiFi?

WiFi Doppler - это технология зондирования, которая использует только одно устройство WiFi для определения положения и движения объекта. Вам не нужно несколько устройств WiFIi для получения результатов с помощью WiFi Doppler.

Может ли WiFi видеть сквозь стены?

Да. Вы можете использовать сигналы Wi-Fi, чтобы видеть сквозь стены.

Как заставить WiFi проникать через стену?

1. Усильте внутренний WiFi с помощью расширителей диапазона Wi-Fi.
2. Разверните ячеистую сеть.

Множественные сигналы WiFi передаются друг через друга. Как?

Сигналы WiFi обычно пересекаются, если маршрутизаторы работают на одном канале.

Могут ли сигналы WiFi дать результаты при визуализации стен?

Да. Это потому, что WiFi использует радиоволны, которые могут проникать сквозь стены.

Заключение

Изображение, полученное с помощью Wi-Fi, становится все более распространенным в области обработки изображений, поскольку оно доступно почти в каждом жилом, коммерческом и промышленном помещении. Поэтому использование изображения Wi-Fi для обнаружения местоположения и движения объекта станет следующей большой технологией для пользы человека.