Das Team entwickelt eine neue Methode zur Kommunikation um beliebige undurchsichtige Wände herum

Die Informationsübertragung im freien Raum mittels ultravioletter, sichtbarer oder infraroter Wellen gewinnt aufgrund der Verfügbarkeit großer Bandbreiten für die Kommunikation mit hohen Datenraten zunehmend an Interesse. Das Vorhandensein undurchsichtiger Einschlüsse oder Wände auf dem Weg zwischen Sender und Empfänger behindert jedoch häufig die Informationsübertragung, indem es die direkte Sichtlinie blockiert.

In ein neuer Artikel veröffentlicht in Naturkommunikationhat ein Forscherteam der UCLA Samueli School of Engineering und des California NanoSystems Institute unter der Leitung von Dr. Aydogan Ozcan, dem Kanzlerprofessor für Elektrotechnik und Informationstechnik, und Dr. Mona Jarrahi, der Northrop Grumman Endowed Chair an der UCLA, berichtet grundlegend neue Methode zur Bereitstellung optischer Informationen um beliebig geformte undurchsichtige Einschlüsse oder Wände herum.

Dieses Verfahren ermöglicht die Übertragung optischer Informationen, beispielsweise Bilder, um große und sich dynamisch verändernde undurchsichtige Einschlüsse herum. Es basiert auf digitaler Kodierung am Sender und diffraktiver rein optischer Dekodierung am Empfänger zur Übertragung von Informationen um willkürliche undurchsichtige Einschlüsse herum, die die direkte Sichtlinie zwischen den Öffnungen des Senders und des Empfängers vollständig blockieren.

Bei diesem Schema werden alle zu übertragenden interessierenden Bild- oder Rauminformationen im Phasenkanal der übertragenen Welle codiert. Diese übertragene Phasenstruktur wird von einem mithilfe von Deep Learning trainierten Encoder-Neuronalen Netzwerk berechnet und durch die undurchsichtige Okklusion oder Wand gestreut, die den Weg zwischen Sender und Empfänger blockiert.

Das Streulicht von den Rändern der undurchsichtigen Wand gelangt jedoch zu einem speziellen Empfänger, der für die Decodierung der Nachricht des Encoders optimiert ist. Diese Dekodierung der empfangenen Welle erfolgt ohne externe Stromversorgung oder digitale Datenverarbeitung und nutzt lediglich die passive Beugung des Lichts durch eine Reihe räumlich konstruierter Oberflächen (Beugungsschichten), die außerdem mithilfe von Deep Learning optimiert wurden, um das Original vollständig optisch wiederherzustellen Informationen im Ausgabe-Sichtfeld.

UCLA-Forscher demonstrierten ihre Methode experimentell, indem sie mithilfe von Terahertz-Wellen Bilder um willkürlich geformte undurchsichtige Einschlüsse/Wände übertragen. Diese Methode erwies sich als widerstandsfähig gegenüber unbekannten Veränderungen im Kommunikationskanal und kann Bilder um undurchsichtige Verschlüsse herum übertragen, die ihre Größe und Form im Laufe der Zeit ändern. Die Forscher glauben, dass ihr Framework in neuen Freiraum-Kommunikationssystemen mit hoher Datenrate Anwendung finden wird.

Darüber hinaus könnte der Ansatz des UCLA-Teams zur Entwicklung der Kantenstreuungsfunktion aus undurchsichtigen Verdeckungen auch zahlreiche Anwendungen in den Bereichen Sicherheit, Robotik und tragbare Geräte ermöglichen, einschließlich der Stromversorgung mobiler Einheiten über Verdeckungen hinaus oder der Erkennung von Objekten, die zwischen Verdeckungen eingeklemmt sind.

Autoren dieser Arbeit sind Md Sadman Sakib Rahman, Tianyi Gan, Emir Arda Deger, Çağatay Işıl, Mona Jarrahi und Aydogan Ozcan von der UCLA Samueli School of Engineering und dem California NanoSystems Institute (CNSI).