（通訊員 夏得校） 近日，西安電子科技大學李龍教授課題組在自適應無線定位和無線能量傳輸方面取得突破性進展，研究成果以《Adaptive wireless-powered network based on CNN near-field positioning by a dual-band metasurface》為題發表于《自然?通訊》（Nature Communications）上。電子工程學院夏得校博士生為第一作者，李龍教授和東南大學崔鐵軍院士為通訊作者，西安電子科技大學為第一單位。
該成果首次構建了一種基于雙頻超表面的無線傳能、感知定位和通信一體化系統，實現自適應的無線能量傳輸（Adaptive wireless power transmission，簡稱AWPT）。該技術是無線通信與能量傳輸領域的重要創新，通過智能化調整電磁波傳輸參數（如波束焦點、傳輸功率等），根據環境變化和設備需求優化無線能量傳輸效率。與傳統無線充電方式相比，AWPT技術能夠顯著提高無線能量傳輸效率，適應動態、復雜的應用場景，如移動設備、無人機、智能家居及可穿戴設備等。它不僅能推動綠色能源可持續發展的進程，減少對傳統有線電源的依賴，還為物聯網、智能設備及先進技術（如無人駕駛、智能機器人等）提供穩定可靠的能源供應，并在未來智能技術的普及中具有重要的應用潛力。
研究人員針對精確近場無線定位、自適應無線能量傳輸、高效無線能量收集等問題，構建的基于雙頻超表面CNN近場定位的自適應無線傳能網絡，實現了同時的目標定位和波束調控。該研究充分利用數字編碼超表面對電磁波的靈活調控特性，將無線能量實時、高效地聚焦到動態的終端設備上，實現無電池供電的感知定位和通信一體化系統。研究人員利用整流過程(RF-DC)中產生的二階諧波作為定位信號進行反饋，通過聯合時空編碼技術和卷積神經網絡(CNN)，首次在單發單收(SISO)系統上實現了3mm分辨率的近場定位精度。該系統充分發揮了信息超表面在目標感知和電磁調控方面的優勢，具備高集成度、高精度、低成本等特點。該研究是面向無線傳能、感知定位和通信一體化領域的探索，將推動6G物聯網(IoT)、信息超表面、智能無人機等行業的發展。
基于雙頻超表面CNN近場定位的自適應無線傳能技術，推動了超表面技術向多功能和智能化的方向發展，為未來的無線能量傳輸和智能設備提供了重要的技術支撐。該研究的突破不僅提高了動態無線傳能的效率，還具備了靈活的目標無線定位和能量聚焦能力，有望在極端場景下為設備的運行提供電力保障。本研究得到國家自然科學基金委信息超材料基礎科學中心和國家重點研發計劃等項目資助。
論文信息：
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.Nature Communications, 15, 10358 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41467-024-54800-2
圖1 基于雙頻超表面CNN近場定位的自適應無線傳能系統(Nat. Commun. 15, 10358, 2024)
圖2 無線供電的傳感器終端設計與性能評估 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)
圖3自適應無線定位與無線能量傳輸實驗 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)
