近日，西安电子科技大学李龙教授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，研究成果以《Adaptive wireless-powered network based on CNN near-field positioning by a dual-band metasurface》为题发表于《自然•通讯》（Nature Communications）上。电子工程学院夏得校博士生为第一作者，李龙教授和东南大学崔铁军院士为通讯作者，西安电子科技大学为第一单位。
该成果首次构建了一种基于双频超表面的无线传能、感知定位和通信一体化系统，实现自适应的无线能量传输（Adaptive wireless power transmission，简称AWPT）。该技术是无线通信与能量传输领域的重要创新，通过智能化调整电磁波传输参数（如波束焦点、传输功率等），根据环境变化和设备需求优化无线能量传输效率。与传统无线充电方式相比，AWPT技术能够显著提高无线能量传输效率，适应动态、复杂的应用场景，如移动设备、无人机、智能家居及可穿戴设备等。它不仅能推动绿色能源可持续发展的进程，减少对传统有线电源的依赖，还为物联网、智能设备及先进技术（如无人驾驶、智能机器人等）提供稳定可靠的能源供应，并在未来智能技术的普及中具有重要的应用潜力。
研究人员针对精确近场无线定位、自适应无线能量传输、高效无线能量收集等问题，构建的基于双频超表面CNN近场定位的自适应无线传能网络，实现了同时的目标定位和波束调控。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定位和通信一体化系统。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。该系统充分发挥了信息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。该研究是面向无线传能、感知定位和通信一体化领域的探索，将推动6G物联网(IoT)、信息超表面、智能无人机等行业的发展。
基于双频超表面CNN近场定位的自适应无线传能技术，推动了超表面技术向多功能和智能化的方向发展，为未来的无线能量传输和智能设备提供了重要的技术支撑。该研究的突破不仅提高了动态无线传能的效率，还具备了灵活的目标无线定位和能量聚焦能力，有望在极端场景下为设备的运行提供电力保障。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。
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)
图2 无线供电的传感器终端设计与性能评估 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)
图3 自适应无线定位与无线能量传输实验 (Nat. Commun. 15, 10358, 2024)
