Задействованный исследователями математический аппарат основан на геометрической теории дифракции (GTD), описывающей эффекты, возникающие при огибании препятствий электромагнитной волной. В частности, помимо падающих, преломляющих и отражённых волн, теория GDT вводит понятие дифрагированных волн, которые возникают при падении волны на ребро или острую вершину на поверхности объекта. Если волна попадает на ребро, дифрагированные волны образуют поверхность конуса вращения (конус Келлера), угол раскрытия которого равен удвоенному углу между падающей волной и касательной. Если падающая волна перпендикулярна касательной к ребру, конус разворачивается в плоскость, а если попадает на острие вершины — дифрагированные волны равномерно расходятся во все стороны.
Предложенный метод обходится без предварительного обучения нейронной сети и не ограничивается определением только объектов, охваченных в ходе машинного обучения. Вместо этого нейронная сеть пытается воссоздать контуры произвольных объектов, отслеживая их края. Анализатор сигнала, эмулирующий антенную решётку из Wi-Fi приёмников, учитывает распределение мощности сигнала в двумерной плоскости. В поступающем на анализатор сигнале нейронная сеть выявляет искажения, характерные для дифрагированных волн, возникающих при падении волны на ребро, и воссоздаёт пространственное положение рёбер.
В качестве демонстрации работы метода исследователи организовали определение размещённых за стеной макетов букв английского алфавита, используя три типовых передатчика беспроводного сигнала, работающих на частотах Wi-Fi. Для приёма сигнала была создана движущаяся туда и обратно сканирующая тележка с несколькими Wi-Fi-приёмниками, эмулирующая антенную решётку. Отмечается, что метод работает не только для предметов с видимыми острыми краями, но применим и для объектов с небольшим уровнем кривизны поверхности.
Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=59740