Ein Forscherteam der University of California, Santa Barbara hat eine neue Methode entwickelt, mit der sich mittels WLAN Bilder von statischen Objekten hinter Wänden simulieren lassen.
Das Wort „BELIEVE“ ist auf der Rückseite der Wand angebracht (oben) und das Foto wurde mit WLAN aufgenommen (unten). Foto: UC Santa Barbara
Die Erfassung bewegter Objekte mithilfe von WLAN-Signalen hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Die Anwendung derselben Technologie auf statische Objekte ist jedoch aufgrund deren fehlender Bewegung eine Herausforderung. Um diese Herausforderung zu meistern, verwendete das Team das englische Alphabet als statisches Objekt. Ihre Methode, genannt Wiffract, nutzt die Radiowellen eines WLAN-Senders und -Empfängers für das Experiment.
Wiffract wurde basierend auf Joseph Kellers Geometrischer Beugungstheorie (GTD) entwickelt. Diese nutzt die Signatur, die Kanten auf einem Empfängergitter hinterlassen. Trifft eine Welle auf eine Kante, entsteht ein Wellenkamm, der laut GTD als Keller-Kegel bezeichnet wird. Diese Wechselwirkung gilt nicht nur für scharfe, sichtbare Kanten, sondern für alle Oberflächen. Die Forscher platzierten das Empfängergitter in der Nähe der Kante. Die reflektierten Strahlen hinterlassen unterschiedliche Signale auf dem Empfängergitter, aus denen das Team das Bild des verfolgten Objekts ermittelt.
„Wir haben dann ein mathematisches Modell entwickelt, das aus dem Kegelsignal die Konturen der Kanten ableitet“, erklärt Yasamin Mostofi, Professorin an der University of California, Santa Barbara. Dadurch konnten wir ein WLAN-Bild des englischen Buchstabens durch die Wand projizieren.
Im Experiment platzierte das Team die Buchstaben des Wortes „BELIEVE“ hinter einer Wand, um sie per WLAN zu lesen. Das Endergebnis zeigte ein klares Bild des Schriftzugs. „Wiffract hat die Buchstaben nicht nur problemlos identifiziert, sondern auch die Buchstabendetails sehr gut erfasst. Wiffract ermöglicht erstmals das Lesen durch Wände per WLAN“, so das Team.
Mostofi und seine Kollegen führten 30 Experimente durch, bei denen sie englische Großbuchstaben fotografierten. Nach Erhalt der Fotos konnten die Forscher die Bilder mithilfe des Optimierungstools optimieren. Die vielfältigen Anwendungsgebiete von Wiffract umfassen die Analyse von Menschenmengen, Personenerkennung, Gesundheit und intelligente Räume.
An Khang (laut Interesting Engineering )
[Anzeige_2]
Quellenlink
Kommentar (0)