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21世紀(jì)以來，各種電子信息系統(tǒng)飛速發(fā)展，催生了高密度、高強(qiáng)度、多頻譜的復(fù)雜電磁環(huán)境，可不同程度地對電子設(shè)備造成干擾、降級乃至毀傷效應(yīng)，電子信息設(shè)備面臨日益嚴(yán)峻的電磁兼容難題。為保證敏感設(shè)備在強(qiáng)電磁環(huán)境下的工作性能，研究者們通常采用限幅器、濾波器、頻率選擇表面和吸波體等手段。
能量選擇表面（ESS）作為一種新型的電磁防護(hù)技術(shù)，能夠在不影響電子設(shè)備正常工作性能的同時保護(hù)其不受強(qiáng)電磁的干擾降級乃至毀傷，具有快響應(yīng)速度、帶內(nèi)自適應(yīng)防護(hù)、收發(fā)兼容等優(yōu)勢，能夠感應(yīng)空間電磁場的強(qiáng)弱自適應(yīng)切換工作狀態(tài)，已經(jīng)被證明是一種有效、高效的防護(hù)手段，得到了廣泛關(guān)注。
通常，能量選擇表面的設(shè)計涉及兩種相互關(guān)聯(lián)的工作狀態(tài)下多個電磁參數(shù)的優(yōu)化，存在多物理約束下設(shè)計關(guān)聯(lián)參數(shù)多、耦合復(fù)雜的難題，專業(yè)和經(jīng)驗依賴性強(qiáng)，難以滿足智能化、快迭代的電子信息系統(tǒng)發(fā)展需要。因此，亟需發(fā)展ESS設(shè)計新模式，縮短迭代周期、加快研發(fā)效率，降低電子設(shè)備強(qiáng)電磁防護(hù)設(shè)計門檻。
為此，國防科技大學(xué)電磁兼容與防護(hù)團(tuán)隊將人工智能技術(shù)手段輔助應(yīng)用于能量選擇表面高效設(shè)計，以人工智能為著力點，賦能ESS電磁性能高效預(yù)測，結(jié)合智能算法實現(xiàn)同頻位置ESS透波性能與防護(hù)效能的同步優(yōu)化。
所設(shè)計的ESS在目標(biāo)頻點附近具有低插入損耗（＜0.2 dB）和高防護(hù)效能（＞25 dB），即能夠在保證電子設(shè)備正常工作性能的同時屏蔽大部分強(qiáng)電磁信號，將傳統(tǒng)仿真優(yōu)化時間壓縮3倍以上，且能夠根據(jù)需求快速定制。成果以“A High Efficiency and Effectiveness Designing Methodology for Discrete-Coded Energy Selective Surface Based on Machine Learning”為題，發(fā)表在行業(yè)內(nèi)頂刊《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》（doi: 10.1109/TAP.2024.3511089）。
上圖（a）所示為人工智能賦能的ESS設(shè)計流程：首先建立ESS電磁性能正向預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隨后結(jié)合粒子群優(yōu)化（PSO）算法，以ESS的響應(yīng)曲線在工作狀態(tài)的傳輸極點和防護(hù)狀態(tài)的傳輸零點與設(shè)計頻點對準(zhǔn)為優(yōu)化目標(biāo)，實現(xiàn)了帶內(nèi)低插損與高防護(hù)的兼容設(shè)計。
所設(shè)計的離散編碼型ESS單元由諧振區(qū)域、感應(yīng)區(qū)域和金屬外框組成（圖1（b）），諧振區(qū)域0/1矩陣的不同分布可實現(xiàn)不同諧振回路的ESS單元；感應(yīng)區(qū)域的二極管可以感應(yīng)空間電磁場的強(qiáng)弱自適應(yīng)切換導(dǎo)通或截止?fàn)顟B(tài)。
通過改變0/1矩陣排布和二極管狀態(tài)，仿真得到6000組傳輸系數(shù)曲線作為數(shù)據(jù)集，經(jīng)圖1（c）中具有4個隱藏層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到ESS響應(yīng)數(shù)據(jù)正向預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；之后采用PSO算法，以ESS的0/1排布為優(yōu)化對象，以傳輸極點和傳輸零點與目標(biāo)頻點的距離關(guān)系構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)，得到四種中心頻點不同的ESS結(jié)構(gòu)，單個優(yōu)化耗時約300s；最后通過實物加工測試，并與仿真結(jié)果對比，進(jìn)一步驗證所設(shè)計結(jié)構(gòu)的性能。
根據(jù)優(yōu)化得到的ESS結(jié)構(gòu)制備波導(dǎo)插件并加載二極管，在標(biāo)準(zhǔn)波導(dǎo)中測試得到弱場條件下樣品的傳輸曲線；以集總電阻替代二極管，模擬器件完全導(dǎo)通，測試得到模擬強(qiáng)場條件下的傳輸曲線，如圖2（a）-（d）所示。所有樣品均在目標(biāo)頻點附近同時實現(xiàn)了低插損與高防護(hù)，插損小于0.2 dB，防護(hù)大于25 dB，與仿真基本一致，性能超過傳統(tǒng)方法設(shè)計的同類型結(jié)構(gòu)。
圖2（e）所示為波導(dǎo)注入法測試得到的樣品在5 GHz處屏蔽效能隨注入功率變化曲線，可以看出，隨著注入功率的升高，四個樣品的屏蔽效能顯著增大；當(dāng)波導(dǎo)內(nèi)場強(qiáng)達(dá)到4.8 kV/m時，樣品的防護(hù)效能均超過15 dB，樣品1、2、4超過20 dB，驗證了其在強(qiáng)場環(huán)境下有效的防護(hù)能力。
本研究工作首次將人工智能領(lǐng)域技術(shù)手段輔助用于ESS結(jié)構(gòu)高效設(shè)計，推動ESS設(shè)計由“仿真+經(jīng)驗”向“理論+數(shù)據(jù)+AI”的研發(fā)新模式轉(zhuǎn)變，與傳統(tǒng)的ESS結(jié)構(gòu)設(shè)計方法相比，大大提升了設(shè)計效率、減少了資源消耗和專業(yè)依賴，可實現(xiàn)高性能ESS的快速定制，為高速迭代的電子信息系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的防護(hù)能力保障，同時展示了人工智能手段在電磁兼容領(lǐng)域廣闊的應(yīng)用前景。
論文信息：Lixiang Yao, Xianjun Huang*,
Hongting Chen, Huan Jiang, Yuanlong Liang and Peiguo Liu, “A High Efficiency and Effectiveness Designing Methodology for
Discrete-Coded Energy Selective Surface Based on Machine Learning,” in IEEE Transactions on Antennas and Propagation, doi:
10.1109/TAP.2024.3511089.論文鏈接：https://doi.org/10.1109/TAP.2024.3511089
撰稿人：姚理想、黃賢俊
