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公开(公告)号：CN119627451A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510110951.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种宽角域隐身吸波超表面，吸波超表面由N×N个吸波单元组成，其中吸波单元结构包括增透层、空气层以及环形吸波层；该吸波单元结构从上至下依次为第一金属层(1)、第一介质层(2)、第二介质层(3)、第二金属层(4)、第三介质层(5)、第三金属层(6)；通过加载增透超表面单元，适当调节空气层厚度，使其与传统吸波单元进行级联。本发明的吸波超表面单元及其设计方法提升了大角度斜入射条件下单元的吸收率，简化了吸波器设计流程，避免了复杂单元结构的设计需求，降低了在处理大角度入射时结构设计的复杂性。
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公开(公告)号：CN118553345A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410608970.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种物理驱动的大规模超材料的智能设计方法，属于新型人工电磁材料设计的交叉领域，提出基于时域耦合模理论的新型物理驱动神经网络，相比较于不使用神经网络或使用纯数据驱动神经网络的时域耦合模理论模型，本发明的方法可以以更小的时间和内存成本实现相同精度的电磁超表面快速设计。此方法还可以实现上述方法无法完成的超大规模的超表面的快速设计工作。本发明中的方法可以在未来进一步应用于无线通信、电磁隐身、波束调控、电磁聚焦成像等多种微波应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118614898A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410744239.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知系统及方法，首先结合深度学习模型Yolo‑v7进行人体目标定位，并通过智能超表面编码优化改变感知信号的传播路径，实现在非视距场景下的人体生命体征感知。针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的局限性，本发明进一步提出了一种基于滤波的改进变分模态分解算法，用于提取人体呼吸和心跳回波信号，实现对呼吸速率和心率的精准估计。本发明区别于基于穿墙雷达的人体感知技术，利用超表面的电磁波灵活调控能力改变感知信号传播路径，从而在无线信号收发机之间定制感知环境，为基于无线信号的非接触式生命体征感知开辟了新的应用环境和场景，从而提高了生命体征无线感知技术的普适性，推动生命体征无线感知技术的进一步发展和落地。
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公开(公告)号：CN118542649A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410579909.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0205 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于时空编码超表面的多人生命体征监测方法及系统，利用时空编码超表面产生的谐波波束扫描关注区域进行人体检测，并为每个检测到的人体目标分配频率正交的波束，以准确估计他们的呼吸和心跳率。该系统可同时监测多人的生命体征，并准确估计人体目标的呼吸和心跳频率。本发明中使用的时空编码超表面对于波束的控制能力可以降低非相关物体反射的噪声，从而提高人体胸腔回波的信噪比。本发明采用无线信号，具有不易受环境因素干扰、保护视觉隐私等独特优势。相较传统生命体征监测仪器，本发明的非接触特性可减小了对于使用者的压力和干扰，可用于长期、远程健康监测。
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公开(公告)号：CN119275585A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411441643.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 东南大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明公开了一种可重构量子启发式超表面。该超表面由离散的圆形单元在二维空间中按照设定的周期规律排列，每个元原子由三层金属微结构、支撑和连接这些微结构的基底以及方形金属背板组成。任意相邻的元原子沿x轴和y轴的中心间距相同，并保持最小间隙，允许每个元原子自由旋转。通过调节三层金属微结构的旋转角度，单元能够将圆极化入射波转换为任意的极化态反射波，从而实现对电磁波的精确调控。本发明提出的可重构量子启发超表面能够通过特定的调控策略，模拟量子比特的特性，展现出独特的叠加性和不可分性，提供卓越的信息处理能力。此外，该超表面具有高度的灵活性和可重构性，可以根据需要进行动态调整，以适应不同的应用需求。
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公开(公告)号：CN118072887A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410267318.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 东南大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于吸波超材料快速设计的特征辅助优化方法。具体步骤：1)生成包含单谐振器和双谐振器的几何样本。2)通过全波电磁仿真求解所有几何样本的电磁响应。3)提取CMT参数以构建用于神经网络训练的数据库样本。4)训练神经网络学习单谐振系统与双谐振系统几何参数与对应的时域耦合模理论参数值的关系。5)将单谐振系统与双谐振系统的谐振频率作为特征参数，制定优化目标函数，从而计算所提出的特征辅助替代模型的输出。6)执行特征辅助优化，实现吸波超材料的快速优化设计。本发明更有可能避免陷入局部极小值，并且在更短的时间内实现吸波材料的最优设计，实现吸波超材料的快速优化设计。
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公开(公告)号：CN115526107A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211239682.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F17/11 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种用于超表面智能设计的物理驱动机器学习算法，用于加速对超表面电磁响应的预测过程，进而实现高效的超表面智能设计。具体步骤：1)在参数空间采样，对仅包含一个和两个谐振器的不同单元样本进行全波电磁仿真，并通过拟合得到耦合模(CMT)参数值，构建数据库；2)训练神经网络学习几何参数与耦合模参数值的关系；3)结合受训练后的神经网络与多谐振耦合模理论方程，使之能够精准预测任意数目多谐振系统的电磁响应；4)基于神经网络CMT替代模型，利用优化算法进行超表面的快速优化设计。相比于数据驱动建模方法，本发明显著减少训练样本数目近75％，同时将超表面设计优化时间缩短2个数量级以上，可用于电磁隐身等微波场景。
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