明升手机版(中国)

 
来源:明升中国激光杂志社 发布时间:2024/4/16 10:41:48
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Adv. Photon. | 面向海陆空的智能隐身无人机

 

Advanced Photonics 2024年第1期文章:

背景介绍

2021年,Science 发布《125个最前沿的app问题》手机版,电磁隐身“Can we make a real, human-size invisibility cloak?”入选其中。20世纪初,超材料和变换光学的出现为电磁隐身开辟了崭新的道路,通过巧妙设计超材料的单元结构和排布方式,调控物体的散射场,使其与背景散射场一致。经过十几年的发展,隐身理论实验取得了重要进展,但仍面临工作环境背景和入射波模式固定等挑战,难以满足各种隐身模式需求。实现该目标需要解决可重构超表面的调控状态有限、逆向设计存在非唯一解、神经网络输入不完整等难题。

浙江大学钱超和陈红胜教授团队充分研究隐身领域关键难题,提出了基于随机进明升手机习的海陆空智能自适应隐身,以深度学习为超表面算法驱动,以时空调制为超表面物理基础,搭建感知-决策-执行隐身系统,使无人机自由隐身于不同背景环境。研究结果以“”为题,发表在 2024年第1期。

图1 深度学习驱动海陆空隐身示意图

超表面合成色散

传统可重构超表面的调控状态有限且幅度相位耦合,大大限制了散射场调控的自由度,难以模拟千变万化的背景散射场。作者团队根据已有的离散调控状态,通过时间调制,合成任意反射谱,实现超表面在空域和频域内自由调控散射场。在非对称超表面结构中加载二极管,构造高效双比特可重构超表面,提供四种原始的调控状态,通过输入周期性时变电压,合成状态几乎可以覆盖整个幅相空间,极大地拓展了超表面的调控自由度,为海陆空背景下电磁隐身奠定了物理基础(图2c)。如图2d所示,时空调制可以更加准确地模拟给定的目标散射场,相似度94.03%,而空间调制实现的相似度为88.64%。

图2 时空调制超表面的结构设计与合成色散

随机进明升手机习

在智能隐身及其它智能超表面应用中,常常需要求解出给定近/远场对应的超表面分布,即逆向设计。传统的全波数值仿真和启发式搜索方式优化速度慢、鲁棒性差,需要耗费大量的算力。对此,作者团队提出基于条件变分自编码器的生成-淘汰神经网络架构,即随机进明升手机习,通过自动定位最优解来全局引导时空调制超表面,缓解逆向设计中广泛存在的一对多和输出不完整等问题。整体网络框架主要由两个级联的子网络组成,即生成网络和淘汰网络。对于给定的输入,生成网络通过在其潜在空间上采样,生成尽可能多的候选解;然后,淘汰网络通过两个频谱空间内在的相互映射来淘汰欧式距离/误差较大的候选解。整个过程可具象为一个三层的分叉树,体现了两个频谱空间之间的双向互选,最大程度地消除了固有偏差,准确率达到97.8%。

图3 基于生成-淘汰网络的随机进明升手机习

智能隐身无人机

研究团队以无人机(最大载重15千克)为隐身对象,集成了感知-决策-执行模块,测试其在海陆空三种典型背景下的自适应隐身效果。感知模块包括电磁探测器(探测入射波信息)、陀螺仪(感知飞机姿态速度等)和摄像头(捕获周围环境),决策模块即生成-淘汰网络,执行模块即时空调制超表面。无人机自由起飞、盘旋和降落,空间随机放置的多个接收天线实时监测散射波。相对于会产生强散射波的裸露无人机,隐身无人机可以有效抵抗外界探测,实现各种用户自定义的隐身模式,与背景散射场的相似度达到95%。

图4 自适应隐身无人机的实验测试

总结与展望

该成果融合了超表面、深度学习和自动控制等领域,为实现动态、开放、复杂场景下的智能隐身提供了新的途径。所提出的生成-淘汰网络像一个精明的“指挥官”,快速挖掘复杂电磁波-超表面之间相互作用关系,有效解决了光子学逆向设计中多对多映射。通过进一步研究场景迁移方法和宽带全极化超表面结构设计,将进一步拓展智能隐身的性能,对跨波长成像、能量收集、无线通信等领域也具有重要参考意义。

期刊简介

(AP)创刊于2019年,是一本重点关注新兴光学领域的基础与应用研究成果、聚焦最新及快速发展的光学与光子学学科的国际OA期刊。期刊入选明升中国科协高起点新刊计划,2021年被SCI收录,2023年影响因子17.3,在全球100种JCR光学期刊中位列第4(Q1区),明升中国app院一区。创刊以来AP发表了众多国际顶尖学者的高水平学术论文,并以采访、手机版、评论等丰富的形式,展现了光学与光子学领域的最近进展。姊妹刊(APN)接收AP的快速转投和自然来稿,致力于成为既发表基础研究类又发表工程应用类文章的综合性大刊。

 
 
 
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