Une équipe de recherche de l'Université de Californie à Santa Barbara a développé une nouvelle méthode permettant de simuler des images d'objets statiques derrière des murs grâce au WiFi.
Le mot « CROIRE » est inscrit au dos du mur (en haut) et la photo a été prise en Wi-Fi (en bas). Photo : UC Santa Barbara
La détection d'objets en mouvement à l'aide de signaux Wi-Fi a donné des résultats prometteurs. Cependant, appliquer cette même technologie à des objets statiques est complexe en raison de leur immobilité. Pour surmonter cette difficulté, l'équipe a utilisé l'alphabet anglais comme objet statique. Leur méthode, baptisée Wiffract, utilise les ondes radio d'un émetteur et d'un récepteur Wi-Fi pour mener l'expérience.
Wiffract a été développé à partir de la théorie de la diffraction géométrique (GTD) de Joseph Keller, qui exploite la signature laissée par les bords sur une grille réceptrice. Lorsqu'une onde frappe un bord, une crête d'onde apparaît, appelée cône de Keller, selon la GTD. Cette interaction s'applique non seulement aux bords nets et visibles, mais à toutes les surfaces. Les chercheurs ont installé la grille réceptrice près du bord. Les rayons réfléchis laissent différents signaux sur la grille réceptrice, que l'équipe utilise pour déterminer l'image de l'objet suivi.
« Nous avons ensuite développé un modèle mathématique qui utilise le signal du cône pour déduire les contours des bords », explique Yasamin Mostofi, professeur à l'Université de Californie à Santa Barbara. Cela nous a permis de projeter une image Wi-Fi de la lettre anglaise à travers le mur.
Lors de l'expérience, l'équipe a placé les lettres du mot « BELIEVE » derrière un mur pour les lire en Wi-Fi. Le résultat final a montré une image nette du lettrage. « Wiffract a non seulement facilement identifié les lettres, mais a également très bien capturé leurs détails. Wiffract permet pour la première fois de lire à travers les murs en Wi-Fi », a conclu l'équipe.
Mostofi et ses collègues ont mené 30 expériences en photographiant des lettres majuscules anglaises. Une fois les photographies obtenues, les chercheurs ont pu les améliorer grâce à l'outil d'amélioration. Les applications de Wiffract comprennent l'analyse de foule, la reconnaissance de personnes, la santé et les espaces intelligents.
An Khang (selon Interesting Engineering )
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