加州大学圣塔芭芭拉分校的Yasamin Mostofi教授的实验室的研究人员提出了一种新的技术基础，可以利用WiFi信号对静止物体进行高质量成像。他们的方法使用了几何衍射理论和相应的Keller锥来追踪物体的边缘。该技术还首次实现了通过WiFi读取英文字母，这是由于字母的复杂细节而被认为对WiFi来说太困难的任务。

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

“由于缺乏运动，使用WiFi对静态景物进行成像是相当具有挑战性的，”电气与计算机工程学教授Mostofi说道。“因此，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。”这种提出的方法和实验结果于2023年6月21日发表在2023年IEEE全国雷达会议(RadarConf)的论文集中。

这一创新是基于Mostofi实验室此前的工作，该实验室自2009年以来一直在利用WiFi等日常射频信号进行感知，用于多个不同的应用，包括人群分析、人员识别、智能健康和智能空间。

“当一定的波入射到边缘点时，根据Keller的几何衍射理论(GTD)，会产生一束出射光线，称为Keller锥，”Mostofi解释道。研究人员指出，这种相互作用不仅限于明显的尖锐边缘，而适用于具有足够小曲率的更广泛的表面。

“根据边缘的方向不同，锥会在给定的接收器网格上留下不同的足迹(即圆锥曲线)。然后，我们开发了一个数学框架，利用这些圆锥足迹作为特征来推断边缘的方向，从而创建场景的边缘地图，”Mostofi继续说道。

更具体地说，团队提出了一种基于Keller锥的成像投影核。这个核隐含地与边缘的方向有关，这种关系被利用来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，如果确定了边缘的存在，就会选择与结果基于Keller锥的特征最匹配的边缘方向，用于感兴趣的点的成像。

“现实物体的边缘具有局部依赖性，”该项目的首席博士生Anurag Pallaprolu说道。“因此，一旦我们通过提出的成像核找到了高置信度的边缘点，我们就会使用贝叶斯信息传播将它们的信息传播到其他点。这一步骤可以进一步改善图像，因为一些边缘可能位于盲区，或者可能被更接近发射器的其他边缘压倒。”最后，一旦形成图像，研究人员可以通过使用视觉领域的图像补全工具进一步改善图像。

“值得注意的是，当使用普通的WiFi收发器进行传统成像技术时，成像质量较差，因为在较低频率下，表面可能呈现近似镜面反射，因此在接收器网格上不会留下足够的特征，”Pallaprolu补充道。

研究人员还广泛研究了曲率、边缘方向、到接收器网格的距离和发射器位置对Keller锥及其提出的基于边缘的成像系统的影响，从而为系统化的成像系统设计奠定了基础。

在团队的实验中，三个现成的WiFi发射器在该区域发送无线波。然后，在一个模拟WiFi接收器网格的无人车上安装WiFi接收器。接收器测量接收到的信号功率，然后根据提出的方法进行成像。

研究人员通过在三个不同区域进行多次实验，包括穿墙场景，对这项技术进行了广泛测试。在一个示例应用中，他们开发了一个WiFi阅读器来展示所提出的流程的能力。

这个应用特别有意义，因为英文字母具有复杂的细节，可以用来测试成像系统的性能。在这方面，该团队展示了他们如何成功地成像了几个字母形状的物体。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如何通过成像和读取“BELIEVE”这个单词的字母来实现WiFi穿墙成像和读取。他们还成像了其他一些物体，展示了他们可以捕捉以前用WiFi无法实现的细节。

总体而言，这种提出的方法可以为射频成像开辟新的方向。

本文译自 The Current，由 BALI 编辑发布。

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