Nature Communications | 基于双频超表面的自适应无线定位和传能系统

西安电子科技大学李龙教授课题组与东南大学崔铁军院士课题组在自适应无线定位和无线能量传输方面取得突破性进展，构建了基于双频超表面CNN近场定位的自适应无线传能系统，实现同时的目标感知定位和波束调控。该研究充分利用数字编码超表面对电磁波的灵活调控特性，将无线能量实时、高效地聚焦到动态的终端设备上，实现无电池供电的感知、计算和通信。研究人员利用整流过程(RF-DC)中产生的二阶谐波作为定位信号进行反馈，通过联合时空编码技术和卷积神经网络(CNN)，首次在单发单收(SISO)系统上实现了3mm分辨率的近场定位精度。该系统充分发挥了数字编码超表面在目标感知和电磁调控方面的优势，具备高集成度、高精度、低成本等特点，促进了信息超表面往多功能和智能化方向发展。该研究是面向无线传能、感知、通信一体化领域的探索，将推动6G物联网(IOT)、信息超表面、智能无人机等领域的发展。

该成果发表在Nature Communications，题为“Adaptive wireless-powered network based on CNN near-field positioning by a dual-band metasurface”。西安电子科技大学李龙教授和东南大学崔铁军院士为论文的共同通讯作者，西安电子科技大学夏得校博士生为第一作者。

图1 基于双频超表面CNN近场定位的自适应无线传能系统(Nat. Commun. 15, 10358, 2024)

构建双频可编程超表面和无线供电的传感器终端

研究人员设计了一款双频共口径的可编程超表面，如图1所示，用于实现全双工的辐射调控和目标感知。其中16×16阵列(工作在5.8 GHz)用于对大功率电磁波的灵活调控；边缘L型阵列(工作在11.6 GHz)用于接收来自终端设备的反馈信号，通过时空编码技术实现精确的近场定位。该L型阵列的引入在促进超表面智能化的同时，并不会显著增加阵面的口径，便于与现有超表面设备进行集成，为单一功能的设备进行赋能。

研究人员通过将射频能量进行高效收集和直流转换，从而为传感器终端进行无线供电，实现无电池的环境数据感知和计算，并将感知的数据通过蓝牙进行上传。所设计的射频整流器在将射频能量转换成直流的同时，将产生的二阶谐波(频率为11.6 GHz)作为反馈信号进行高效输出，因此该整流器也被称之为谐波反馈式整流器，如图2所示。实验结果表明，充分利用谐波进行反馈定位并不会降低整流器的效率，能够为传感器、蓝牙等模块提供足够的能源供应，实现无线供电的感知、计算和通信一体化系统。针对未来6G大规模的物联网设备部署，该研究有望在极端场景下为设备的运行提供电力保障。

图2 无线供电的传感器终端设计与性能评估 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)

基于CNN的无线近场定位和自适应动态无线能量聚焦传输

为了在SISO系统上实现精确的近场定位，研究人员利用双频超表面上的L型阵列，对来自终端设备的定位信号进行时空编码调制，产生的时空编码谐波分布可以作为位置坐标的特征信息。这种非线性的对应关系通过CNN进行学习和表征，在前期完成网络训练的基础上，终端的位置信息可以通过CNN的快速分类精确获取，如图3所示。该方法不仅降低了硬件复杂度，还显著改善近场定位的计算开销。基于全双工的目标定位和波束聚焦，研究人员开展了自适应无线能量传输实验。无线供电的传感器终端分别沿着“X”、“D”、“U”三个不同轨迹进行移动，当终端偏离能量焦点后，超表面能够对其位置进行重新定位，并将能量焦点进行重新聚焦，从而在终端移动的过程中维持高的能量传输效率，如图4所示。实验表明，98%的样本实现了精确定位，并且稳定的能源供应支持传感器设备的正常运行，实现了无电池的环境感知。该研究为无线传能、感知、通信一体化研究奠定了一种新的架构基础。

图3 基于CNN的无线近场定位 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)

图4 自适应无线定位与无线能量传输实验 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)

本研究得到国家自然科学基金委信息超材料基础科学中心和国家重点研发计划等项目资助。

论文信息：

D. X. Xia, J. Q. Han, Y. J. Mu, L. Guan, X. Wang, X. J. Ma, L. H. Zhu, T. G. Lv, H. X. Liu, Y. Shi, L. Li, T. J. Cui, Adaptive wireless-powered network based on CNN near-field positioning by a dual-band metasurface. Nat. Commun. 15, 10358 (2024).

论文地址（点击文末“阅读原文”可直接查看）：

https://doi.org/10.1038/s41467-024-54800-2

–本文完–

本文由西安电子科技大学李龙教授投稿。