Vedere attraverso i muri è possibile, ci siamo quasi

Vedere attraverso i muri non è più fantascienza. Una nuova tecnologia radar sviluppata presso il MIT Lincoln Laboratory consente di sfruttare le onde radio per vedere cosa c'è al di là di un muro. Questo sistema sperimentale non è di facile realizzazione, in quanto bisogna costruire un radar in grado di penetrare le pareti quanto basta per mostrare quello che succede dietro. 

Il prototipo costruito dai ricercatori del Lincoln Lab è riuscito a centrare l'obiettivo fabbricando un sistema in grado di vedere attraverso i muri da una certa distanza, dando un quadro istantaneo delle attività dall'altra parte. 

Cosa c'è al di là del muro?

Al momento si tratta di un dispositivo senza pretese estetiche, che comprende un array di antenne disposte su due file, per un totale di otto elementi di ricezione e 13 di trasmissione, uniti alle attrezzature informatiche necessarie per l'elaborazione dei dati, il tutto montato su un carrello mobile. 

La prima applicazione pratica di questa invenzione riguarda ovviamente l'ambito militare, e nel dettaglio le "situazioni di combattimento urbano", come ha spiegato dice Gregory Charvat, a capo del progetto. 

Il prototipo è stato testato con muri di cemento da otto pollici (20,3 cm) di spessore, sui quali sono state proiettate delle onde. L'obiettivo era quello di fare in modo che le onde attraversassero il muro, rimbalzassero contro l'obiettivo e quindi tornassero indietro per comunicare al sistema di elaborazione i dati raccolti.

Inizialmente le onde sbattevano contro i muri anziché attraversarli, perché i blocchi di cemento fermavano circa il 99 percento delle onde trasmesse. Una volta trapassato il muro si riproponeva il problema: le onde non riuscivano a tornare al dispositivo, o arrivavano con una potenza pari allo 0,0025% di quella originaria.

L'ostacolo è stato presto aggirato con amplificatori di segnale, ma non era sufficiente per risolvere il problema. La difficoltà più ostica è stata raggiungere la velocità, la risoluzione e la copertura necessarie per essere utile in tempo reale. Charvat ha spiegato infatti che "se ci si trova in una situazione ad alto rischio di combattimento, non si può ricevere un'immagine ogni 20 minuti, e non si può sostare a lungo vicino a un edificio potenzialmente pericoloso". 

Per questo il prototipo definitivo può essere utilizzato fino a 60 metri di distanza dal muro che cela gli obiettivi, anche se le prove dimostrative sono state condotte alla distanza di 20 piedi (6 metri), che secondo Charvat è realistica per una situazione di combattimento urbano. In questo modo si potrà ricevere un video alla velocità di 10,8 fotogrammi al secondo con le immagini di quello che sta accadendo oltre il muro.

Questa tecnologia potrebbe essere utile nel combattimento urbano - Clicca per ingrandire

Alla dotazione è stato poi aggiunto un filtro analogico di cristallo che sfrutta le differenze di frequenza tra le onde modulate dal rimbalzo sulle pareti e quelli provenienti dal bersaglio. Charvat ha spiegato che "se il muro è a 20 metri di distanza si presenterà come un'onda sinusoidale da 20 kilohertz. Se il bersaglio dietro al muro è a 30 metri di distanza appariranno onde sinusoidali da 30 kilohertz". Per evitare di saturare il ricevitore le onde sono state filtrate in modo da consentire il passaggio solo di quelle da 30 kilohertz.

Secondo i ricercatori in questo modo si ottiene anche "una risoluzione molto buona, grazie all'elaborazione digitale e agli algoritmi avanzati per l'elaborazione delle immagini", ma sarebbe comunque meglio fare un montaggio successivo all'interno di un veicolo mobile.

Nel corso dell'ultima dimostrazione il radar è stato in grado di fornire le immagini di due esseri umani che si muovevano dietro una parete di cemento solido e mattoni. Attualmente gli esseri umani appaiono come masse informi che si muovono sullo schermo con una visione prospettiva dall'alto, come se l'osservatore fosse in alto. 

I ricercatori stanno lavorando su algoritmi in grado di convertire queste entità in sagome meglio definite per rendere il sistema più end-user friendly. Allo stato attuale, infatti, "per interpretare le immagini occorre molta pratica".