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，（Adaptive wireless power transmission，简称 AWPT）。
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。
该研究还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。
此外，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。
西安电子科技大学表示，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。
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