CNS Core: Small: Collaborative Research: loTScope: Sensing Physical Materials via Inexpensive loT Radios

CNS 核心:小型:协作研究:loTScope:通过廉价的物联网无线电传感物理材料

基本信息

  • 批准号:
    2008384
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-10-01 至 2024-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Maturing wireless technology and low-cost IoT devices are enabling new kinds of approaches to conventional fields and applications. This project will design a system called IoTScope that aims to shine wireless signals on any object and identify the material properties by analyzing the reflected and refracted signals. Such a capability has the potential to impact many applications helpful to society. Soil moisture detection using drones can help predict crop yield and fertilizer requirement, thus benefitting precision agriculture. Detection of the caloric values of liquids and of water contamination have important health-care applications. Being able to distinguish humans, cars, and other objects can be useful in autonomous-driving and security applications. The project aims to tackle algorithmic and practical challenges in enabling material detection using wireless signals. The simulations, experimental data, and software libraries that will be developed in the project will be made available to students through mini-projects. Given the “Sci-Fi" like nature of this work, it is designed to naturally draw students towards research, while also teaching fundamental principles of wireless communications, signal processing, and wave-matter interaction. The project attempts to harness the rich information inherent in wireless signals for detecting materials and enabling disruptive IoT applications. Detection can be challenging due to noisy data, wireless multipath (environmental reflections) and diffraction, complexity of material surface, arbitrary user mobility, etc. The specific research tasks are: (I) Fusion of physics models of signal-material interaction with measurements of reflected and refracted signals. This allows IoTScope to decouple signal entanglement with multipath with potentially higher accuracy than state-of-the art multipath deconvolution techniques. (II)Iterative hardware cancellation techniques for subtracting environmental multipath to amplify weak refracted signal. (III) Actuation/mobility based control of probing the material at various angles of incidence, antenna orientations, and frequencies to extract maximal spatial diversity with minimal overhead. (IV) To handle application-specific challenges in soil-moisture detection, the proposal exploits RF-vision fusion together with prior information about soil moisture properties.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
成熟的无线技术和低成本的物联网设备正在为传统领域和应用程序提供新的方法。该项目将设计一个称为Iotscope的系统,旨在通过分析反射和折射信号来识别任何对象的无线信号,并识别材料属性。这样的能力有可能影响许多对社会有用的应用程序。使用无人机检测土壤水分可以帮助预测作物产量和肥料的需求,从而使精度同意。检测液体和水污染的热量值具有重要的医疗保健应用。能够区分人类,汽车和其他物体可能对自动驾驶和安全应用程序有用。该项目旨在应对使用无线信号实现物质检测的算法和实践挑战。项目将在项目中开发的仿真,实验数据和软件库将通过迷你项目提供给学生。鉴于这项工作的本质类似于“科幻”,它旨在自然地吸引学生进行研究,同时还教授无线通信,信号处理和波浪互动的基本原理。该项目试图利用无线信号中继承的丰富信息来检测材料并实现破坏性的物联网应用程序。由于噪声数据,无线多径(环境反射)和衍射,材料表面的复杂性,任意用户的移动性等,可以挑战检测。特定的研究任务是:(i)信号 - 物质相互作用的物理模型融合,并测量反射和折射信号的测量。这使Iotscope可以将信号纠缠与多径相比,其准确性比最先进的多路径反卷积技术更高。 (ii)减去环境多径的迭代硬件取消技术以扩大弱折射信号。 (iii)基于活性/迁移率的控制,以各种入射角,天线取向和频率以及以最小的开销提取最大空间多样性的频率。 (iv)为了应对土壤的特定挑战,该提案利用了RF-Vision Fusion以及有关土壤水分特性的先前信息。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是通过基金会的知识分子优点和更广泛的影响审查标准来通过评估来获得的支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
mmSpy: Spying Phone Calls using mmWave Radars
Let's Grab a Drink: Teacher-Student Learning for Fluid Intake Monitoring using Smart Earphones
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