面向6G的信息超材料和智能超表面通信与感知技术

目前,信息超材料和智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)已经在全球范围内受到了产业界与学术界的广泛关注,在5G和未来6G网络中具有重要机遇和应用前景。针对信息超材料和智能超表面在6G时代通信和感知的需求,分析与阐述了基于信息超材料和RIS的通信与感知理论、基本算法和系统设计,并对信息超材料和RIS的进一步发展进行了展望。

结构化信号处理理论和方法的研究进展

结构化信号处理是近年来信息领域发展极为迅猛的一个研究分支,它革新了以Nyquist-Shannon理论为基础的信号处理经典体系的众多结论,开启了面向对象的信息处理的大门,促使挖掘信号的结构性与自适应测量有机结合,推动了信息论、电子学、医疗、应用数学、物理等领域的发展。结构化信号处理研究结构化信号的获取、表征、复原及应用等问题,主要包含4方面内容:(1)研究结构化信号表征与测度的模型和理论;(2)研究结构化信号的复原模型、理论及算法实现;(3)研究信号获取的新体制;(4)研究结构化信号处理的应用。该文以数据和先验两类信息源的融合为主线,讨论了结构化信号处理在信号表征和大尺度信号复原等方面的最新研究结果,并对该领域的发展进行了展望。

电磁逆散射无相位检测的相位复原

利用入射场作为约束条件,用最优化泛函的方法由总场幅度信息重建散射场幅度和相位。分析了散射场自由度和噪声对重建结果的影响。讨论了成功实施相位复原和避免局部极小值的条件。首次用实验结果验证电磁逆散射无相位检测相位复原的可行性,证明了方法的有效性、高度稳定性和较强的抗噪声能力。该方法的计算成本低,实用性较强。研究结果是实施无相位检测电磁逆散射的基础。

一种抑制探地/穿墙成像多径虚假目标的新型概率模型:数值研究（英文）

该文提出了一种抑制探地和穿墙成像中多径虚假目标的新方法,虚假目标主要来源于基于伯恩近似的线性成像算法,该方法忽略了目标之间的多次散射。相对已有抑制多径虚假目标的方法,该文的主要贡献有两个方面:(a)目标反射率第一次用概率函数模型表征,(b)成像过程中引入随机孔径(从整个孔径中随机选取获得)的概念,因此,最终雷达图像可以理解为由随机子孔径得到图像相乘获得的联合概率分布。最后,通过一组数值算例验证了该方法在探地和穿墙成像中的有效性。

智能电磁计算的若干进展

自19世纪建立麦克斯韦方程以来,计算电磁学经历了百年的稳定发展,现已发展出有限差分法、有限元法、矩量法等数值算法和高频近似方法,是现代电子与信息领域的重要基石。近年来,人工智能技术经历了蓬勃发展,因其强大的建模和推理能力在电磁学界崭露头角,催生出智能电磁计算这一新兴研究方向,吸引了国内外众多科研工作者致力于该领域的研究,在电磁建模与仿真、电磁新材料和器件的分析与综合、探测与感知等领域涌现出很多优秀成果,为发展百余年的电磁学注入了新鲜血液。该文讨论了智能电磁计算的若干进展,为读者入门并了解该领域最新的研究成果提供有益帮助。

传播散射网络模型在电离层波传播研究中的应用

用本征函数展开方法推广了传播散射网络模型,结合从地面以下到电离层中的水平分层模型,研究各向异性电离层背景中电磁波的传播问题。仿真结果显示:电磁波穿透电离层所需的最小频率为9.7 MHz;要在200 km高空获得DEMETER卫星电场探测器灵敏度以上的信号,所需要的偶极子源至少为7 kA.m,说明地震前期卫星探测到的VLF/ELF频段的异常信号不大可能直接由地下震源发出的。另一方面,震源偶力矩在正上方所产生的电场强度最大,所波及的范围在以震源为中心,半径为100 km的范围内,表明这种异常信号可能是震源产生的辐射场引起震源上方电离层底部的离子浓度等参数变化导致高能粒子放电或辐射所产生的。

大尺度电磁散射与逆散射问题的深度学习方法

大尺度电磁散射与逆散射一直是科学研究和工程应用的热点和难点,亟待发展将电磁模型与数据挖掘有机融合的高性能求解方法,针对此,提出了一种针对大尺度电磁散射与逆散射问题的深度学习模型.该模型不仅继承了深度神经网络结构简单、运算速度快等优点,而且还能高精度地解决大尺度电磁散射与逆散射问题.实验结果表明:文中提出的深度学习方法可为解决现有大尺度电磁测算融合和电磁逆散射的计算成本昂贵的难题提供新思路、开辟新方向.

电离层对星载合成孔径雷达方位向分辨率影响的分析

该文分析了天线实孔径尺寸、不同电离层谱以及电离层不规则体尺度等因素在电离层对星载合成孔径雷达(SAR)方位向分辨率影响中的作用。研究结果表明,保持星载SAR合成孔径长度不变,增加天线实孔径的尺寸会引起SAR方位向分辨率的退化,同时导致SAR方位向图像平滑。电离层的Kolmogorov谱对SAR方位向的影响较双参谱严重。电离层不规则体尺度远大于合成孔径的尺寸时,电离层对SAR方位向分辨率的影响可以忽略;在电离层不规则体的尺度减小到合成孔径的尺寸以下,但量级接近时,电离层的影响会导致SAR方位向分辨率的恶化。

玻恩近似下的无相位检测电磁成像方法

提出玻恩近似下用无相位检测数据重建复目标的方法。由电场积分方程推导散射场的实部和虚部之间的关系;在玻恩近似下基于散射场实部虚部关系,利用优化算法由无相位电磁检测数据反演目标散射场的实部和虚部;最后利用标准玻恩反演法对目标进行成像。数值实验显示该方法能有效地对弱散射目标成像。

基于超表面的智能电磁感知:理论、系统与实验

电磁感知是现代社会迫切需要的非接触式探测技术,而实现实时数据处理、低成本、低能耗的智能电磁感知系统一直是微波探测领域的长期追求目标.为了实现这一目标,文中将能够任意调控电磁波前的可编程超表面与具有强大信息处理能力的深度学习技术相结合,实现了智能电磁感知系统;并分别从理论、系统设计与实验三个角度深入研究了深度学习驱动的智能电磁感知方法.文中首先利用“k空间”法分析了基于可编程超表面的电磁感知系统的理论分辨率和影响因素;然后介绍了一款32×24的1比特可编程超表面的系统设计,并实验验证了其动态调控电磁波前的良好性能;在此基础上将深度学习技术引入感知系统中,建立了自适应处理高维感知数据的成像卷积神经网络,实现了高保真度的人体姿态成像.本文的研究成果可用于指导智能电磁感知系统的设计与分析,并且为未来人工智能时代的电磁感知系统开辟了一条新的途径.

基于互质阵列雷达技术的近距离目标探测方法（英文）

一组(M,N)互质阵列由两组结构化排列的子阵列构成:一组包括M个天线单元,另一组包括N个天线单元。互质阵列稀疏天线仅需要M+N–1个收发天线单元就可实现对O(MN)个远距离目标的识别。在相同分辨条件下,互质阵列雷达技术可利用更少的收发单元来识别更多的雷达目标。因此互质阵列雷达技术能够极大地降低传统雷达收发系统的复杂度。但是,现有文献中所讨论的互质阵列雷达技术均基于远场近似假设,当探测近距离目标时,会由于目标邻近天线单元而产生严重的探测误差。为了解决上述问题,该文将标准的互质阵列雷达技术的适用范围扩展到用于解决近距离目标探测。该文论证了(M,N)互质阵列雷达技术能够以4tk0/MN空域分辨率恢复[–2tk0,2tk0]空域范围内的目标信息,其中k0表示自由空间波数,t是场景因子。由此可见(M,N)互质阵列能够以l/4t的方位向分辨率获得O(MN)个近距离目标方位向位置信息。该文进一步论证了互质阵列雷达技术在穿墙成像中的适用性。最后,该文提供了一组数值仿真实验结果,验证了互质阵列雷达技术对于近距离目标探测的有效性。

有耗媒质中目标的无相位衍射层析成像方法

提出一种新的应用于有耗媒质的无相位衍射层析成像方法:只需测量总场的幅度,不需相位信息,实现损耗媒质中二维弱散射目标重建.该方法首先基于测量到的场幅值确定出目标函数在复二维空间中的"伪Fourier谱",将"伪Fourier谱"构造关于目标函数的Fourier级数展开系数的方程组,对此病态方程组作正则化处理求解目标函数的Fourier级数展开系数,即可反演出目标.论文的仿真结果表明,该无相位成像方法能够很好地重建损耗背景中目标的位置、尺寸及电特性参数,证明了无相位衍射层析成像方法在有耗媒质中应用的可行性和有效性.

基于可编程超表面的Wi-Fi信号调控

可编程超表面是由可调谐的单元在二维平面上组成的平面阵列,具有任意、动态操控电磁波波前的能力,是微波领域前沿研究方向之一。尽管目前基于可编程超表面的电磁调控研究已取得丰硕进展,但是现有技术都需要采用专用发射源主动馈电超表面,这不仅增加了实际系统的复杂性和成本,而且在一定程度上限制了这些技术在现实环境中的应用。因此,该文提出了一种利用可编程超表面灵活调控周围Wi-Fi信号的方法,并通过理论和实验证明了其对Wi-Fi信号的优越调控性能。首先,该文首次提出一种基于可编程超表面散射模型的高效优化算法CWGS,该算法可以重新设计可编程超表面散射场的复振幅分布,从而实现指定位置处的Wi-Fi信号显著增强。其次,该文制作了一款工作频率为2.4 GHz的大规模可编程超表面,并基于该超表面实验验证了优化算法应用于Wi-Fi信号增强调控的可行性和有效性。理论和实验结果均证明,可编程超表面可以在多个位置处实现Wi-Fi信号的动态增强。实验结果表明,经可编程超表面调控后的Wi-Fi信号强度提高了23.5 dB。该文提出的方法提高了可编程超表面在实际应用中的可用性和实用性,有望为无线通信、未来智能家居等领域开辟新的道路。

智能电磁感知的若干进展

智能电磁感知是电磁探测与成像的系统化和智能化延伸,是安全检查、生物医学、物联网等领域的基础性、关键性和共性问题。近年来,挖掘利用人工电磁材料和人工智能在电磁波调控与数据信息调控方面的强大能力,将其有机结合,并系统地引入电磁感知领域,发展了低成本、高性能的智能电磁感知体制,为电磁感知的进一步发展提供了关键理论和技术支撑。该文讨论了智能电磁感知的若干最新进展,为读者及时掌握该领域的最新进展提供有益帮助。

“信息超材料及其雷达应用”专刊编者按

电磁超材料是将具有特定几何形状的亚波长尺度单元按周期或非周期性排布的人工结构,可通过设计单元参数和单元排列方式来定制其等效材料属性,构造出传统材料与传统技术很难实现的超常媒质参数和/或参数分布,实现对电磁波的自由控制,带来很多全新的物理现象,是信息领域的研究热点之一。

基于Laguerre多项式及PML边界的时域Maxwell方程解

推广文献中基于Laguerre多项式求解时域Maxwell方程的数值方法.将时域Maxwell方程用正交完备的Laguerre多项式展开,化原方程的初-边问题为与时间无关的边值问题.建立了基于差分法和Berenge理想匹配层边界条件下的数值模型.数值计算结果表明了该方法的有效性.

负介电常数和负磁导率微波媒质的实验

介绍等效介电常数和等效磁导率同时为负数的金属结构的特征及实验研究。实验研究结果表明,具有周期性排列的金属条和金属谐振环结构的人造金属媒质,在特定的微波频率范围内,对于具有一定偏振方向的电磁波,其等效介电常数和等效磁导率同时为负数。

等离子体中尘埃粒子对电磁波的吸收效应

基于Mie-Debye散射模型研究了等离子体中的尘埃粒子对电磁波的吸收效应. 计算了Debye散射场的无旋分量及由它引起的入射电磁波的能量损耗. 结果表明: 温度越低, 等离子体密度越高, Debye散射场的无旋分量产生的吸收截面越大; 对于较低的频率电磁波, 尘埃等离子体的散射主要表现为Debye散射, Debye散射场中的无旋分量引起的能量吸收不可忽略, 它引起的吸收截面对波的传播有重要影响.

无相位检测电磁逆散射目标成像

提出一种新的无相位检测电磁逆散射成像方法,该方法基于测量的总场幅度首先构造价格函数,通过优化该价格函数复原散射场幅度和相位;由复原的散射场幅度和相位重建目标的几何参数和电磁参数.相位复原所需计算时间远小于对目标成像所需计算时间,不增加逆散射的计算成本,具有较强的实用性.在逆源方法中引入等效电流源降低了逆问题的非线性度,等效电流源非辐射分量的重建提高了目标重建的质量.文中首次用实验结果验证了电磁逆散射无相位检测的可行性,证明了方法的有效性和高度稳定性.

人工智能超材料

人工智能的发展已经给人类社会的发展带来了极大变革,各种基于人工智能的新应用层出不穷。电磁和光学超材料对电磁波有强大的调控能力,且具有灵活的设计特性,尤其是可编程超材料的实时数字化调控能力,有利于基于人工智能技术的电磁超材料的设计和智能化应用。对超材料的智能化设计、智能化结构和智能化系统进行了阐述,对于人工智能技术与电磁和光学超材料的结合,总结介绍了结构优化、架构设计和系统应用的主要进展和成果,并展望了智能超材料的未来发展方向。