Red inalámbrica modificada para ver a través de paredes

Es el sueño de todo colegial: una forma fácil de mirar a través de las paredes para espiar a los vecinos, vigilar a los hermanos y vigilar el frasco de dulces. Y ahora un sueño ya no ...

Investigadores de la Universidad de Utah dicen que la forma en que varían las señales de radio en una red inalámbrica puede revelar el movimiento de personas a puerta cerrada. Joey Wilson y Neal Patwari han desarrollado una técnica llamada imagenología radiográfica basada en la varianza que procesa las señales para revelar signos de movimiento. Incluso han probado la idea con una red inalámbrica de 34 nodos utilizando el protocolo inalámbrico IEEE 802.15.4, el protocolo para redes de área personal empleado por servicios de automatización del hogar como ZigBee.

La idea básica es sencilla. La intensidad de la señal en cualquier punto de una red es la suma de todos los caminos que pueden tomar las ondas de radio para llegar al receptor. Cualquier cambio en el volumen del espacio por el que pasan las señales, por ejemplo provocado por el movimiento de una persona, hace que la intensidad de la señal varíe. Entonces, al interrogar este volumen de espacio con muchas señales, captadas por múltiples receptores, es posible construir una imagen del movimiento dentro de él.

En pruebas con una red de 34 nodos instalada fuera de una sala de estar estándar, Wilson y Patwari dicen que pudieron ubicar objetos en movimiento en la habitación a un metro más o menos. Eso no está mal, y el equipo dice que hay un gran potencial de mejora al aumentar la precisión y al mismo tiempo reducir la cantidad de nodos.

La ventaja de esta técnica sobre otras es, primero, su costo. Los nodos de dicha red están listos para usar y, por lo tanto, son económicos. Otros sistemas de visualización a través de la pared cuestan más de $ 100,000. La segunda ventaja es la facilidad con la que se puede configurar. Wilson y Patwari dicen que agregar un receptor GPS a cada nodo le permite determinar su propia ubicación, lo que debería acelerar drásticamente el proceso de obtención de imágenes. Otros sistemas deben estar entrenados para reconocer el medio ambiente.

Wilson y Patwari incluso han descubierto cómo podría usarse su sistema:

Visualizamos un escenario de imágenes de edificios similar al siguiente. Los socorristas, las fuerzas militares o la policía llegan a una escena donde la entrada a un edificio es potencialmente peligrosa. Implementan sensores de radio alrededor (y potencialmente encima) del área del edificio, ya sea arrojándolos o lanzándolos, o dejándolos caer mientras se mueven por el edificio. Los nodos forman inmediatamente una red y se auto-localizan, quizás usando información sobre el tamaño y la forma del edificio de una base de datos (por ejemplo, mapas de Google) y algunas coordenadas de ubicación conocida (por ejemplo, usando GPS). Luego, los nodos comienzan a transmitir, haciendo mediciones de la intensidad de la señal en los enlaces que cruzan el edificio o el área de interés. Las mediciones de la intensidad de la señal recibida de cada enlace se transmiten a una estación base y se utilizan para estimar las posiciones de las personas y los objetos en movimiento dentro del edificio.

Eso es ambicioso, pero si consiguen que su sistema llegue al punto en el que se pueda utilizar de esta forma, surge otro problema: la privacidad.

¿Cómo podrían usarse redes de monitoreo tan baratas y fáciles de configurar si estuvieran ampliamente disponibles? ¿Qué impedirá que los mocosos adolescentes de la puerta de al lado controlen cada uno de tus movimientos, o que los ladrones de casas elijan sus objetivos basándose en que no hay nadie dentro?

Por supuesto, en el juego del gato y el ratón de la vigilancia, no debería ser demasiado difícil construir un dispositivo que desactive dicha red de monitoreo. Pero solo si sabes que está ahí en primer lugar.

Hay diversión y juegos en abundancia con esta idea.

Ref: arxiv.org/abs/0909.5417 : Seguimiento de movimiento a través de la pared mediante redes de radio tomografía basadas en la varianza

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