近年来，无线连接设备的数量迅速增长，使得 WiFi 等无线信号变得无处不在。这引起了人们对使用通信以外的无线电信号以及感知和了解环境的极大兴趣。然而，虽然使用 WiFi 信号进行传感已在运动应用（例如活动识别、人员识别）中显示出前景，但使用日常 RF 信号对静止物体的成像细节（例如 WiFi 功率测量）仍然是一个相当具有挑战性的问题，因为缺乏运动。然而，静止物体成像对于一般场景理解和上下文推断非常重要，特别是对于智能家居、智能空间、结构健康监测、搜索和救援、监视和挖掘领域的应用。
加州大学圣巴巴拉分校的研究人员开发了一种新方法，用于对视线以外的物体成像，并将其命名为"Wiffract"。这项技术以几何衍射理论（GTD）原理为指导，利用 Wi-Fi 射频（RF）信号与需要成像的物体边缘之间的相互作用。有了适当的数学模型，Wiffract 就能产生显著的效果，例如透过墙壁"读取"形状和字母。
研究人员解释说，根据 GTD 原理，当射频波遇到边缘点时，会产生一个被称为"凯勒锥"（Keller cone）的出射射线锥。Wiffract 的数学模型可以利用 GTD 理论和相应的凯勒锥来捕捉静止物体的边缘。识别出"高置信度边缘点"后，Wiffract 就能重建物体的形状，同时通过先进的计算机视觉技术进一步增强生成的边缘图。
以下是研究人员提出的方法的一些关键特征：
据研究人员称，Wiffract 已经在各种实验中被证明是有效的，其中包括他们认为是 Wi-Fi 首次演示的隔墙读取英文字母。这种新方法的主要特点包括：它能够利用现成的 Wi-Fi 收发器发出的无线电波进行成像，而且无需为射频感应训练机器学习算法。
该团队解释说，由于Wi-Fi和其他无线信号无处不在，人们现在对利用无线电信号进行各种应用"相当感兴趣"，包括传感和"了解环境"。以前的成像方法依赖于运动来进行"活动识别"或人员识别，而对静止物体的细节成像仍然是一个相当具有挑战性的问题。
该团队通过对三个不同区域（包括穿墙场景）中的多个物体进行成像来展示 Wiffract 的实验结果。我们以开发WiFi 读取器作为示例应用程序来展示我们提出的管道的功能，因为据我们所知，这是一项相当具有挑战性的任务，以前是不可能的。除了在非穿墙设置中对几个字母进行成像之外，还进一步展示了 WiFi 如何通过墙壁读取“BELIEVE”一词的字母。
我们将两台笔记本电脑的 6 个全向 WiFi 天线放置在泡沫塑料塔上，然后将其安装在无人地面车辆上以合成接收器的 2D 网格，如下图所示。聚苯乙烯泡沫塑料塔顶部的 NEMA23 电机可实现垂直步进，而地面车辆的移动可实现水平扫描，从而能够将 2D RX 网格合成在一起。该场景由一张WiFi卡的三个天线进行照明，如下图所示。
图：显示穿墙成像的示例实验设置 - 两台笔记本电脑的 6 个天线用作接收器，而一台笔记本电脑的 WiFi 卡用于传输。携带 RX 天线的垂直泡沫塑料塔安装在地面机器人上，以在 xz 平面上合成 RX 网格，在该网格上同时测量来自三个 TX 天线（一个 WiFi 卡的）的 WiFi CSI 功率测量值。
在三个不同的区域进行了广泛的实验，如图5所示。区域1是四个侧面开放的区域，而区域2则是两侧开放的，其他侧面都有柱子、墙壁和其他物体。区域 3 是一座建筑物的杂乱且有屋顶的入口，研究团队使用它进行穿墙实验。
图：验区域和样本对象。对象的轮廓用虚线突出显示，以便更好地显示。
区域 1 和区域 2 的实验：
研究团队对区域 1 和区域 2 中的大写英文字母进行了 30 次成像实验。下显示了 14 个样本实验的最终边缘图像。还绘制了真实字母以进行比较。可以看出，该方法可以很好地成像字母的细节。
图：使用 WiFi 信号对 14 个字母形状物体样本进行成像的最终结果。虚线代表真实情况，而实线代表实验图像。每个成像平面1.4m×1.4m，如第一个字母所示。可以看出，物体的细节成像良好。
加州大学圣巴巴拉分校的研究团队避免讨论 Wiffract 对隐私的影响。一种可以穿墙读取信息的技术可能会引发严重的安全问题，有可能为网络犯罪分子提供一种从远距离破坏家庭隐私的新工具。执法机构也有可能使用这种技术，但希望是出于合法目的。
参考链接：WiFi Can Read Through Walls!
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