近期，西安電子科技大學電子工程學院的一項研究成果在國際頂級期刊《自然?通訊》上發表，標志著該校在自適應無線定位和無線能量傳輸領域取得了重要突破。該研究由李龍教授課題組完成，論文題為Adaptive wireless-powered network based on CNN near-field positioning by a dual-band metasurface。

在這項研究中，電子工程學院的博士生夏得校作為第一作者，攜手李龍教授與東南大學崔鐵軍院士共同完成了這一創新工作。西安電子科技大學作為第一單位，展現了其在無線通信領域的雄厚實力。

研究團隊成功構建了一種全新的系統，該系統基于雙頻超表面，實現了無線傳能、感知定位與通信的一體化。這一系統最引人注目的特點是其自適應無線能量傳輸（AWPT）技術，它相較于傳統的無線充電方式，能夠大幅提升無線能量傳輸的效率，并靈活適應各種動態、復雜的應用場景。

AWPT技術的優勢不僅在于其高效性，更在于其廣泛的應用潛力。它有望推動綠色能源的可持續發展，減少對有線電源的依賴，同時為物聯網、智能設備及先進技術如無人駕駛、智能機器人等提供穩定可靠的能源供應。這一技術的普及，將極大地促進未來智能技術的發展。

為了實現這一目標，研究團隊針對精確近場無線定位、自適應無線能量傳輸以及高效無線能量收集等關鍵問題進行了深入研究。他們構建了一個基于雙頻超表面和卷積神經網絡（CNN）近場定位的自適應無線傳能網絡，實現了目標定位與波束調控的同步進行。

研究團隊充分利用了數字編碼超表面對電磁波的靈活調控特性，將無線能量實時、高效地聚焦到動態的終端設備上。這一創新不僅實現了無電池供電的感知定位和通信一體化系統，還顯著提高了系統的整體性能。

研究團隊還利用整流過程（RF-DC）中產生的二階諧波作為定位信號進行反饋。通過聯合時空編碼技術和卷積神經網絡（CNN），他們首次在單發單收（SISO）系統上實現了3毫米分辨率的近場定位精度，這一成果在無線定位技術領域具有里程碑式的意義。

西安電子科技大學表示，該研究不僅是對無線傳能感知定位和通信一體化領域的深入探索，更將為6G物聯網（IoT）、信息超表面、智能無人機等行業的發展提供強有力的技術支撐。

研究團隊還展示了自適應無線定位與無線能量傳輸的實驗過程，進一步驗證了該系統的可行性和實用性。這一研究成果的發表，不僅為學術界帶來了新的研究思路，更為工業界提供了寶貴的技術參考。