通信技术研究所林海副教授课题组2024年以来在“AI+电磁”领域取得了多项进展，在IEEE的各类刊物上发表了一系列文章。
在目标隐身领域，超材料吸波体具备优异的电磁波调控能力，然而现有设计方法低效耗时，亟待引入高效的优化方法。课题组提出了一种结合等效电路理论和空间映射（Space Mapping，SM）的超材料吸波体优化方法。该方法将全波电磁仿真作为细模型，将通过等效电路模型推导出的反射系数公式作为粗模型，通过ANN建立两者之间的映射关系，与现有常用的超材料吸波体优化方法相比，该方法具有更高的设计效率，特别是在超材料吸波体待优化设计参数较多的情况下，该方法可以快速准确地找到满足设计目标的最优设计参数。相关工作以Optimization Method Incorporating Equivalent Circuit Theory and Space Mapping for Metamaterial Absorbers”为题已被IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques（中科院一区top期刊）录用，DOI: 10.1109/TMTT.2024.3400807。2021级硕士研究生刘子欣为该论文的第一作者，课题组金晶副研究员和林海副教授为该论文的共同通讯作者，华中师范大学为该论文的第一完成单位。
图1：提出的ANN-SM代理模型
在拓扑光子学领域，拓扑自由度的引入可以实现鲁棒的信号传输。但在以往的研究中由于拓扑电磁传输模式及其模宽自由度与传统波导存在显著差异，阻碍了拓扑波导在微波集成电路中的进一步应用。课题组提出了一种利用拓扑结构装饰传统波导的边界来保护波导模式的新机制，实现了基片集成波导到拓扑波导的高效模式转换，为微波集成电路中引入拓扑自由度奠定了基础。相关工作以“Protected Transverse Electric Waves in Topological Dielectric Waveguides”为题发表在IEEE Transactions on Antennas and Propagation 杂志 (中科院一区top期刊), DOI: 10.1109/TAP.2023.3336978。2022级博士研究生周瑞为该论文的第一作者，我院林海副教授和香港理工大学陈梦琳老师为该论文的共同通讯作者，湖北大学刘泱杰副教授为文章提供物理概念指导并任共同作者，华中师范大学为该论文的第一完成单位。
图2：所提出的间隙波导拓扑传输线结构及仿真结果
在雷达领域，机器学习辅助合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)方法得到了广泛的关注和应用。但在扩展工作条件下(EOC)，由于雷达成像条件的变化，特别是当雷达成像俯角变化较大时，性能较差。课题组提出了一种基于散射中心特征和特征线性调制(GNN-FiLM)图神经网络的SAR ATR方法。通过将散射中心进行物理参数量化表示，将物理特征以图的形式引入到GNN-FiLM的训练中。通过GNN-FiLM提取和学习结构特征和物理信息，该方法在SOC下对三类目标进行了良好的识别实验，在MSTAR数据集上大俯仰角变化的EOC下，准确率提高了4.9%。相关工作以“Attribute Scattering Center Assisted SAR ATR Based on GNN-FiLM”为题发表在IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (2024.04.19)（影响因子5.5）上,DOI: 10.1109/LGRS.2024.3391323。2022级博士研究生侯俊杰为该论文的第一作者，我院林海副教授为该论文的通讯作者，华中师范大学为该论文的第一完成单位。
图3：提出的图神经网络辅助目标识别方法
在微波滤波器设计领域，面向工程应用的微波器件通常要考虑真实情景下多物理场（电磁，温度，结构力学）相互作用。为实现自动化设计，提高优化速度，需要面向多物理场仿真的智能优化设计方法。为此课题组将特征辅助引入了多物理场优化，来进一步提高多物理场优化的效率。所提的方法与现有的多物理场优化方法相比，使用更少的迭代次数和计算时间就能达到最优解。相关工作以“Feature-Assisted Neural Network Surrogate-Based Multiphysics Optimization for Microwave Filters”为题发表在IEEE Microwave and Wireless Components Letters (中科院二区2024.03.04影响因子3.0) 上, DOI: 10.1109/LMWT.2024.3374792。2022级硕士研究生付加萍为该论文的第一作者，我院金晶副研究员和林海副教授为该论文的共同通讯作者，华中师范大学为该论文的第一完成单位。
图4：多物理场耦合腔体滤波器优化结果
该系列研究成果得到国家自然科学基金项目（62301229）、湖北省科技创新重点研发计划（2023BAB061）、湖北省自然科学基金项目（2023AFB320）和中央高校基本科研业务费（CCNU23CG016,CCNU23CG004）等项目的支持。
华大物院党委融媒体中心
华大物院团委宣传中心
通讯员｜林海
责编｜刘洁
审校｜俞云伟
