6.智能超表面逆设计与多功能应用研究-北理工司黎明教授.pdf

1、智能超表面逆设计与多功能应用研究司黎明司黎明 教授教授北京理工大学中国通信学会学术年会 智能超表面技术专业委员会目 录CONTENTS01研究背景与意义020304智能超表面逆设计智能超表面应用总结与展望1.研究背景与意义1.研究背景与意义2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖均授予了人工智能相关研究成果1.研究背景与意义神经元示意图神经元示意图基本神经网络结构基本神经网络结构神经网络已有数据信息预测未知的数据信息训练学习转译传递1.研究背景与意义AI for Science 正推动研究范式的深刻变革！1.研究背景与意义超材料微观原子宏观媒质人造单元人工排列自然媒质不能提供的性质电磁超表面(MS)

2、二维映射自然界材料单元结构排列方式电磁超材料(MM)单元耦合1.研究背景与意义2001左手材料等效折射率理论20052011广义斯涅尔定律2014数字可编程超表面2021超表面智能优化设计Smith,ScienceSmith,Phys.Rev.E Capasso F,ScienceCui T,Light Sci.Appl.人工智能遇上超表面：智能超表面1.研究背景与意义智能逆设计优活快传统设计方法123多参数优化规律复杂，难以找到最优解结构设计优化多目标优化下，人工筛选耗时，周期长多参数优化依赖经验和理论，结构简单、性能局限多目标优化全局搜索能力强拓扑结构的灵活设计计算机高速运算寻优人工智能遇

3、上超表面：智能超表面1.研究背景与意义2学科交叉1软硬件融合4应用广泛3方法创新高效2.智能超表面逆设计2.智能超表面逆设计混合AI模型智能超表面逆设计方法快(Fast)优(Optimized)活(Flexible)物理驱动 极速推理多模型协同 全局最优拓扑感知 通用设计 嵌入麦克斯韦方程先验 代理模型替代全波仿真 GAN/VAE/RL 混合架构 解决逆设计非唯一性 Free-form 自由拓扑结构 灵活按需设计周期从周缩短至毫秒级打破瓶颈，确保性能最优按需定制，突破几何限制混合AI模型逆设计毫秒级推理按需定制全局最优端到端生成环境感知与交互自适应调节2.智能超表面逆设计2.智能超表面逆设计混

4、合AI模型能快速的生成所需要的单元结构传统设计方法依赖全波仿真耗时快传统迭代试错:依赖全波仿真计算资源昂贵设计周期漫长智能逆向设计:数据驱动模型无需反复迭代毫秒实时生成2.智能超表面逆设计混合AI模型针对不同的任务采取不同的模型实现最快的逆设计设计需求快172.智能超表面逆设计传统方法易陷入局部最优复杂结构优化困难优混合AI模型能综合考虑单元与阵面实现全局最优182.智能超表面逆设计串联神经网络结果 深度强化学习网络结果 实现极低模型损失与随步数性能提升最终全局最优优2.智能超表面逆设计混合AI模型能逆设计无限可能的拓扑结构传统设计依赖经验设计且结构限制大活202.智能超表面逆设计混合AI模型

5、学习大数据集知识从而逆设计拓扑结构频率选择活性能 2.智能超表面逆设计混合AI模型智能超表面逆设计：快、优、活3.智能超表面应用3.智能超表面应用智能超表面应用电磁隐身RCS减缩无源全空间波前调控可重构全空间波前调控打破传统极限，实现超宽带柔性隐身自主学习最优排布，解决通道串扰语音控制+动态跟踪，无线供能与通信混合AI模型逆设计实现电磁隐身RCS减缩3.智能超表面应用电磁隐身RCS减缩测试环境阵列仿真与测试结果3.智能超表面应用电磁隐身RCS减缩3.7-18.7 GHz -10dBRCS减缩带宽(相对带宽为 133.9%)3.智能超表面应用电磁隐身RCS减缩复合机理超宽带RCS减缩3.智能超表

6、面应用电磁隐身RCS减缩智能超表面复合机制RCS减缩ITO+PET+PDMS超表面单元超表面阵列方阻形柔性透明材料各向异性结构相位差棋盘式布阵轴对称结构180差值01编码排布电磁吸收极化转换相位相消吸波、极化转换、相位相消三种复合机制实现RCS减缩智能超表面可以实现超过 120%相对带宽的RCS减缩28透光率：80%厚度：4 mmITO表面阻值：6工作频段：8.86-37.17 GHz入射角度：0-45RCS减缩值：-10dB单站RCS测试结果工作频段：8.86-37.17 GHz曲率半径：30-60 mmRCS减缩值：-10dB弯曲状态下RCS测试结果不同入射角度下单站RCS减缩值不同入射角