Ein Team von Forschern der Washington University in St. Louis ist der erste, der erfolgreich Rekord Umweltdaten mit photonischen Funksensor Resonator mit einem Flüstern-Galerie-Modus (WGM)-Architektur.
Im Frühjahr 2017 der Photon-Sensor erfasst Daten in zwei Fällen: eine, die Temperaturen in Echtzeit über 12 Stunden gemessen, und die andere eine Luftbildkarte der Temperaturverteilung auf ein SAN Luis-Stadt-Park-Drohne montiert. Zu Vergleichszwecken kommen beide Messungen mit einem kommerziellen Thermometer mit einer Bluetooth-Verbindung. Der Vergleich ist gut.
In der großen Welt des "Internets der Dinge" (IoT), gibt es eine große Zahl von räumlich verteilten Funksensoren vorwiegend basierend auf Elektronik. Diese Geräte sind oft beeinträchtigt durch elektromagnetische Störungen, wie z. B. Audio- oder Störsignale von Tiefflieger und Küche Mühlen, die unnötigen Lärm Radio erstellen können.
Drahtlose Sensoren, ob elektronische oder Photonische (Licht-basiert), können Umwelteinflüsse wie Feuchtigkeit, Temperatur und Druck zu überwachen. Anwendungen für drahtlose Sensoren umfassen Umwelt- und Gesundheits-monitoring, Präzision landwirtschaftliche Praktiken und intelligente Städte Datenerfassung, neben anderen Möglichkeiten. Intelligente Städte sind angeschlossenen Städte, getrieben durch das Internet Daten-ernten. Präzisionslandwirtschaft nutzt digitale geografische Informationssysteme, die präzise Dünger und chemische Anwendungen und Saatgut Auswahl, damit die Verbesserung der Effizienz ermöglicht präzise landwirtschaftliche Praktiken, wie Boden-Mapping durchzuführen und Rentabilität der Landwirtschaft.
Die Forscher montiert auch ihr System auf eine unbemannte Drohne im Mai 2017 neben kommerziellen Thermometer. Als die Drohne von einer gemessenen Position zueinander fliegt, verlagerte sich die Resonanzfrequenz der WGM als Reaktion auf Temperaturschwankungen.
Die Miniaturisierung des Resonators sensing Systems stellt eine spannende Möglichkeit für IoT, wie IoT, eine neue Klasse von Photonische Sensoren mit noch nie da gewesenen Empfindlichkeit und -Funktionen nutzen zu können", sagte Chenyang Lu, Fullgraf Professor in der Abteilung für Computer Science & Engineering und Co-Autor des Papiers.
