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21世纪以来，各种电子信息系统飞速发展，催生了高密度、高强度、多频谱的复杂电磁环境，可不同程度地对电子设备造成干扰、降级乃至毁伤效应，电子信息设备面临日益严峻的电磁兼容难题。为保证敏感设备在强电磁环境下的工作性能，研究者们通常采用限幅器、滤波器、频率选择表面和吸波体等手段。
能量选择表面（ESS）作为一种新型的电磁防护技术，能够在不影响电子设备正常工作性能的同时保护其不受强电磁的干扰降级乃至毁伤，具有快响应速度、带内自适应防护、收发兼容等优势，能够感应空间电磁场的强弱自适应切换工作状态，已经被证明是一种有效、高效的防护手段，得到了广泛关注。
通常，能量选择表面的设计涉及两种相互关联的工作状态下多个电磁参数的优化，存在多物理约束下设计关联参数多、耦合复杂的难题，专业和经验依赖性强，难以满足智能化、快迭代的电子信息系统发展需要。因此，亟需发展ESS设计新模式，缩短迭代周期、加快研发效率，降低电子设备强电磁防护设计门槛。
为此，国防科技大学电磁兼容与防护团队将人工智能技术手段辅助应用于能量选择表面高效设计，以人工智能为着力点，赋能ESS电磁性能高效预测，结合智能算法实现同频位置ESS透波性能与防护效能的同步优化。
所设计的ESS在目标频点附近具有低插入损耗（＜0.2 dB）和高防护效能（＞25 dB），即能够在保证电子设备正常工作性能的同时屏蔽大部分强电磁信号，将传统仿真优化时间压缩3倍以上，且能够根据需求快速定制。成果以“A High Efficiency and Effectiveness Designing Methodology for Discrete-Coded Energy Selective Surface Based on Machine Learning”为题，发表在行业内顶刊《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》（doi: 10.1109/TAP.2024.3511089）。
上图（a）所示为人工智能赋能的ESS设计流程：首先建立ESS电磁性能正向预测的神经网络模型，随后结合粒子群优化（PSO）算法，以ESS的响应曲线在工作状态的传输极点和防护状态的传输零点与设计频点对准为优化目标，实现了带内低插损与高防护的兼容设计。
所设计的离散编码型ESS单元由谐振区域、感应区域和金属外框组成（图1（b）），谐振区域0/1矩阵的不同分布可实现不同谐振回路的ESS单元；感应区域的二极管可以感应空间电磁场的强弱自适应切换导通或截止状态。
通过改变0/1矩阵排布和二极管状态，仿真得到6000组传输系数曲线作为数据集，经图1（c）中具有4个隐藏层的全连接神经网络训练，得到ESS响应数据正向预测的神经网络模型；之后采用PSO算法，以ESS的0/1排布为优化对象，以传输极点和传输零点与目标频点的距离关系构建适应度函数，得到四种中心频点不同的ESS结构，单个优化耗时约300s；最后通过实物加工测试，并与仿真结果对比，进一步验证所设计结构的性能。
根据优化得到的ESS结构制备波导插件并加载二极管，在标准波导中测试得到弱场条件下样品的传输曲线；以集总电阻替代二极管，模拟器件完全导通，测试得到模拟强场条件下的传输曲线，如图2（a）-（d）所示。所有样品均在目标频点附近同时实现了低插损与高防护，插损小于0.2 dB，防护大于25 dB，与仿真基本一致，性能超过传统方法设计的同类型结构。
图2（e）所示为波导注入法测试得到的样品在5 GHz处屏蔽效能随注入功率变化曲线，可以看出，随着注入功率的升高，四个样品的屏蔽效能显著增大；当波导内场强达到4.8 kV/m时，样品的防护效能均超过15 dB，样品1、2、4超过20 dB，验证了其在强场环境下有效的防护能力。
本研究工作首次将人工智能领域技术手段辅助用于ESS结构高效设计，推动ESS设计由“仿真+经验”向“理论+数据+AI”的研发新模式转变，与传统的ESS结构设计方法相比，大大提升了设计效率、减少了资源消耗和专业依赖，可实现高性能ESS的快速定制，为高速迭代的电子信息系统提供了强有力的防护能力保障，同时展示了人工智能手段在电磁兼容领域广阔的应用前景。
论文信息：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.论文链接：https://doi.org/10.1109/TAP.2024.3511089
撰稿人：姚理想、黄贤俊
