加州大学圣巴巴拉分校亚萨明·莫斯托菲(Yasamin Mostofi)教授实验室的研究人员提出了一种新的基础技术，可以只用WiFi信号就能对静止物体进行高质量的成像。他们的方法使用几何衍射理论和相应的凯勒锥来追踪物体的边缘。这项技术还首次使人们能够隔着有WiFi的墙壁成像或阅读英语字母。由于字母的细节复杂，这项任务对WiFi来说太难了。

　　有关这项技术的更多细节，请查看他们的视频https://www.youtube.com/watch?v=pvqL3gqGDeM

　　电气和计算机工程教授莫斯托菲说:“由于缺乏运动，用WiFi成像静止的风景相当具有挑战性。”“然后，我们采取了一种完全不同的方法来解决这个具有挑战性的问题，即专注于追踪物体的边缘。”提出的方法和实验结果发表在2023年6月21日的2023 IEEE国家雷达会议(RadarConf)上。

　　这项创新建立在Mostofi实验室之前的工作基础上，该实验室自2009年以来率先使用WiFi等日常射频信号进行传感，用于几种不同的应用，包括人群分析、人物识别、智能健康和智能空间。

　　Mostofi解释说:“当给定的波入射到边缘点时，根据凯勒衍射几何理论(GTD)，一个射出的射线锥出现，称为凯勒锥。”研究人员指出，这种相互作用并不局限于明显的尖锐边缘，而是适用于曲率足够小的更广泛的表面。

　　根据边缘方向的不同，锥体会在给定的接收器网格上留下不同的足迹(即圆锥部分)。然后，我们开发一个数学框架，使用这些圆锥足迹作为特征来推断边缘的方向，从而创建一个场景的边缘地图。”

　　更具体地说，该团队提出了一种基于Keller锥的成像投影核。这个核是边缘方向的隐式函数，然后利用这种关系通过对一小组可能的边缘方向进行假设检验来推断边缘的存在/方向。换句话说，如果边缘的存在是确定的，那么对于他们感兴趣的给定点，选择最适合凯勒锥基签名的边缘方向进行成像。

　　“现实生活中物体的边缘具有局部依赖性，”该项目的首席博士生阿努拉格·帕拉普罗鲁(Anurag Pallaprolu)说。“因此，一旦我们通过提出的成像核找到高置信度的边缘点，我们就会使用贝叶斯信息传播将它们的信息传播到其余的点。这一步可以进一步帮助改善图像，因为一些边缘可能处于盲区，或者可能被更靠近发射器的其他边缘所掩盖。”最后，一旦图像形成，研究人员可以利用视觉区域的图像补全工具进一步改进图像。

　　“值得注意的是，传统的成像技术在使用商用WiFi收发器时，会导致成像质量差，”Pallaprolu补充说，“因为表面在较低频率下会出现近镜面，因此无法在接收器网格上留下足够的信号。”

　　研究人员还广泛研究了几个不同参数的影响，如曲面曲率、边缘方向、到接收器网格的距离和发射器位置对凯勒锥及其提出的基于边缘的成像系统的影响，从而为系统的成像系统设计奠定了基础。

　　在研究小组的实验中，三个现成的WiFi发射器向该区域发送无线电波。然后将WiFi接收器安装在无人驾驶车辆上，该车辆在移动时模拟WiFi接收器网格。接收器测量接收到的信号功率，然后根据提出的方法将其用于成像。

　　研究人员对这项技术进行了广泛的测试，在三个不同的领域进行了多次实验，包括穿墙场景。在一个示例应用程序中，他们开发了一个WiFi阅读器来展示拟议管道的功能。

　　这个应用程序的信息特别丰富，因为英文字母呈现复杂的细节，可以用来测试成像系统的性能。沿着这条线，该小组已经展示了他们如何成功地对几个字母形状的物体进行成像。除了成像，他们还可以进一步对字母进行分类。最后，他们展示了他们的方法是如何通过对细节进行成像，并进一步透过墙壁读取单词“BELIEVE”的字母，从而使WiFi能够成像和读取墙壁。他们还对许多其他物体进行了成像，表明他们可以捕捉到以前用WiFi无法捕捉到的细节。

　　总的来说，该方法为射频成像开辟了新的方向。

　　有关该项目的更多信息可以在https://web.ece.ucsb.edu/~ymostofi/WiFiReadingThroughWall上找到

　　有关Mostofi研究的更多信息，请访问http://www.ece.ucsb.edu/~ymostofi/。

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