用于实现多任务隐身的并行处理智能皮肤架构

《Advanced Photonics》：Parallel-processing smart-skin architecture for multi-task invisibility

　　对电磁隐身技术的研究一直是一个重点，而超材料的出现推动了智能隐身装置的进化。然而，现有的智能隐身系统在处理并行任务时存在 inherent architectural deficiencies（固有的架构缺陷），仅限于单任务或串行多任务操作模式。这一限制在应对多平台协作智能检测时构成了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种独特的智能皮肤架构，用于实现并行多任务隐身，该架构在一个超薄平台上整合了实时多源感知、并行多目标决策和多任务操控功能。这种智能皮肤架构能够同时感知多个入射波前，即时优化不同威胁角度的相位分布，并并行抑制散射场——所有这些都在单个处理周期内完成。在协作多检测器场景中的实验验证表明，它能够快速（亚秒级）适应动态变化的威胁。我们的架构为智能隐身系统建立了一个可扩展的框架，使其能够在复杂的电磁环境中实现高速、多任务响应。

1. 引言
人类数千年来一直渴望实现隐身。从物理角度来看，隐身或隐身技术旨在抑制电磁（EM）散射场，使整个装置对电磁探测器不可检测。已经付出了大量努力将这一长期目标变为现实。一种代表性的方法是利用坐标变换将空间压缩进特定的材料外壳中，这种外壳通常体积庞大且具有复杂的空间分布。这种方法通过引导光线绕过隐藏区域来完美隐藏物体。此外，还提出了许多隐身策略，包括微波地毯隐身、散射消除、宽带电磁透明、吸收以及多光谱错觉等。为了对抗先进的传感器和不断发展的检测技术，隐身装置必须具备动态适应性，能够快速响应外部刺激和变化的环境。通过在超原子中引入可调成分（例如正本负（PIN）二极管、变容二极管、光学材料和电机），自适应超表面可以自动操控电磁波，而无需人工干预。这种能力为在动态外部环境中运行的隐身装置提供了巨大优势。对于需要根据环境变化实时调整隐身策略的自适应隐身装置而言，准确及时的环境信息感知（例如入射角度、偏振状态、入射频率或功率）也至关重要。尽管之前的研究已经实现了智能隐身的闭环设计，但在多任务场景中仍面临重大挑战。在日益复杂和动态的电磁环境中，一个能够整合多个发射器和接收器的多维信息的协作智能检测系统对电磁隐身提出了新的、更严格的要求。为了有效对抗现代的多平台智能检测系统，隐身装置必须执行并行任务——同时感知多个威胁、进行实时决策并执行协调的波形操控。现有的智能隐身系统本质上受限于顺序架构，这些架构在时间和空间上将感知与操控分开。这种固有的限制 prevented them from handling simultaneous, multi-directional threats in dynamic environments（阻止了它们在动态环境中处理同时出现的多方向威胁），因此迫切需要一个能够集成并行多任务操作的统一、类似皮肤的系统。在这里，我们提出了一种并行处理的智能皮肤架构，通过在超薄、集成平台上统一多源感知、并行决策和多任务散射场操控来克服这一瓶颈。我们的设计采用了一个空间分割的超表面，包含三个功能上紧密关联的区域：一个多端口天线阵列，用于实时并行估计多个入射波的到达方向（DoA）；一个决策模块，运行内存增强的远场隐身算法（MEFFSA）来计算最佳相位分布；以及一个可重构操控模块，通过电压驱动控制同时抑制多个目标方向的散射。这个闭环系统在单次处理周期内建立了感知到的波参数与重新配置的散射模式之间的直接实时关联。实验验证表明，在多源和动态场景中，我们的智能皮肤在亚秒级响应时间内实现了平均15 dB的远场散射降低。这项工作通过将并行感知和控制嵌入到单一架构层中，为复杂电磁环境中的方向自适应、实时隐身技术开辟了新的范式。

2. 结果与讨论
2.1. 并行处理智能皮肤的框架
图1展示了并行多任务隐身的潜在场景。所提出的并行处理智能皮肤由多源感知模块、多目标决策模块和多任务操控模块组成。当不同的探测器（例如协作智能检测系统）同时照射装有该智能多任务智能皮肤的车辆时，多源感知模块捕获电磁（EM）信息，如探测器数量、入射角度和工作频率等。然后，多目标决策模块处理这些信息，输出车辆所需的最佳散射场和智能皮肤所需的幅度-相位参数。多任务超表面响应决策模块，并预先设计所需的幅度和相位分布，从而成功规避了多个探测器的检测。值得注意的是，无论距离、功率或多源探测器的数量如何变化，所建立的智能框架都不需要离线训练，这确保了系统在任何多任务检测场景下的鲁棒性和极端灵活性。相比之下，当前的智能隐身装置在实际检测环境与训练环境不一致时，其收敛性能会显著下降。整个感知-决策-操控周期在1秒内完成，几乎满足了所有潜在的任务需求。对于未受保护的车辆，在这些探测器的协作操作下，它仍然是可检测和定位的。

图1 并行处理智能皮肤的多任务隐身场景示意图。智能皮肤包裹着车辆，使其能够通过多通道信号感知多个探测器的方向。它基于到达方向信息做出多目标决策，利用MEFFSA输出来控制偏置电压，并操控散射波以实现多任务隐身响应，而无需人工干预。与容易被外部卫星或雷达检测到的未受保护的车辆不同，装有并行处理智能皮肤的车辆可以有效规避多个协作检测系统。

智能框架的基础：多源感知模块——该模块由多端口天线阵列、自制的多通道射频（RF）处理部分和一种平滑的L0（SL0）超分辨率估计方法组成。引入了一种经典的贴片天线结构来捕获电磁信号，该结构在操作频带内表现出出色的增益和阻抗匹配特性。捕获的信号随后被输入RF处理部分，经过下转换器和模数转换器（ADC）链后输出采样多通道电压矩阵，用于数据采集和数字处理。在这里，SL0超分辨率估计算法可以通过分析电压矩阵轻松获得信号源的数量（详见补充材料中的第3节）。值得注意的是，与传统的MUSIC算法相比，所提出的SL0超分辨率估计算法在单源估计下将平均角度分辨率提高了至少343%，在多源估计下提高了130%，同时保持了实时性能，确保了智能皮肤的精确多源信号感知（详见补充材料中的第3节）。验证结果显示，在单源检测下，角度估计的准确性在±70°范围内优于1°；即使在三源检测下，角度误差也保持在5°以内（详见补充材料中的第3节）。同时，感知模块可以同时检测多达七个信号源，显著超出了当前隐身装置的处理能力，从而推进了隐身装置的应用前景。

智能框架的核心：多目标决策模块——该模块的关键在于建立两种映射关系。第一种是从感知角度到目标散射场的映射，用于将多源检测信息转换为理想的散射信息。这种映射需要精确控制目标方向的散射场强度。第二种是从目标散射场到智能皮肤上幅度和相位分布的映射。与单任务隐身场景完全不同，不存在可以直接满足并行多任务映射要求的理论值。此外，由于无法提前知道探测器的数量及其角度，智能算法的性能和速度会显著下降。我们提出MEFFSA来实现这两种映射功能。该算法根据入射波的到达角度计算最佳远场散射模式，通过平衡超表面的分布和目标感知角度来最小化目标角度附近5°范围内的远场能量。适应度函数用于量化目标远场散射（理想情况下接近零）与当前散射之间的偏差，表示为 ??adp=∑????=1??array?(????,????,??)?????，其中 ??array 是远场模式，?? 代表隐身方向的数量，???? 是不同隐身任务的权重因子。对于具有不同能量水平和距离的检测信号，可以通过调整权重因子的值来实现任意的并行任务配置，这与智能方法相比具有较高的鲁棒性。远场模式不仅与超表面的散射有关，还与入射源密切相关。因此，远场散射可以描述为 ??array?(??,??)=∑????=1∑????=1(??inc+??meta)，其中 ??inc 表示入射波的电场，??meta 表示从第m*n个元素反射的超表面场，周期为p（单位毫米）。由于在种群演化过程中引入了记忆矩阵，我们的算法在较少的迭代次数下实现了更好的收敛性能（例如，与遗传算法相比），从而表现出出色的实时能力。

智能框架的枢纽：多任务操控模块——为了响应多目标决策模块，设计一个能够完成幅度和相位控制的可重构超表面至关重要。如图2(a)所示，基本单元是一种三明治结构，由一个金属叉指谐振器和一块连续金属片组成，中间隔有4.5毫米厚的F4B间隔物（????=2.65, tan???=0.001）。两条宽度为0.2毫米的薄金属条延伸到边缘，为变容二极管（MACOM公司的MA46H120）提供偏置电压，该二极管安装在叉指谐振器的中心。这种结构是理想的候选者，可以在频率通过谐振点????时实现连续的?180至180°相位变化，这可以通过改变变容器来实现。因此，在工作频率??0=4.8 GHz时，我们可以调整变容器的值以获得所需的任意反射相位，模拟的反射幅度达到?1.5 dB（详见补充材料中的第5节设计策略）。由于超表面的反射相位由每个位置的偏置电压控制，我们可以在宽频率范围内检索不同入射角度下的它们之间的关系（详见补充材料中的图S12）。因此，我们的设计确保了广泛的频率和角度范围内的足够相位覆盖，使其适用于并行多任务场景。

图2 并行处理智能皮肤的工作机制。(a) 并行处理智能皮肤由三个独立组件组成：感知模块，它感知多个探测器的到来方向并将这些信息输入决策模块；决策模块，它根据到达方向信息制定多任务隐身策略并生成控制信号；以及不可见操控模块，它通过调整施加到隐身元件的偏置电压来操控散射场。(b) 感知模块包括一个八端口天线阵列，用于捕获电磁信号，将这些多通道信号从射频转换为中频（IF）进行并行采样，并估计多个检测源的到达方向。(c) 决策模块根据感知到的到达方向信息通过MEFFSA计算必要的相位分布以实现目标方向的隐身。(d) 在不可见操控模块中，计算出的相位分布被转换为主控每个列元件的偏置电压，从而抑制目标方向的散射场，使其对探测器不可见。

2.2. 在运动状态下的并行多任务隐身验证
协作智能检测系统通过整合多个检测平台，建立了一个全面的检测网络，这要求智能皮肤能够同时满足多任务需求。为了证明概念的可行性，我们考虑了一个多任务场景，即被隐身装置覆盖的车辆自由行驶，并被协作智能检测系统检测到，如图3(a)所示。当检测器2照射到车辆模型时，散射信号可以被该检测器或其他协同检测器（检测器1和3）捕捉到。此外，检测器2能够沿其飞行路径从P1移动到P8。在单任务场景下，当智能外皮关闭时（智能外皮关闭状态），来自检测器2的入射波会被强烈反射朝向镜面方向，并被位于镜面方向的检测器1捕捉到，如图3(e)中的黄色点所示。检测器1可以找到车辆，因为其在背景中的散射非常明显。当智能外皮开启时，在场景1-1中，首先通过感知模块的八端口天线阵列获取入射角度[参见图3(b)中的接收信号]。由于感知算法SL0的超分辨率特性，该模块实现了出色的角度分辨率性能（角度误差小于1度），为散射操控提供了坚实的基础[参见图3(c)]。基于MEFFSA，决策模块确定最佳相位分布和控制偏置电压[参见图3(d)]。随后，操控模块在镜面角度将散射信号抑制到-15 dB以下；见图3(f)。这种动态演示在视频1中展示。当前智能隐身技术也可以实现这一单任务。然而，散射信号会被重新分配到其他方向，增加了被其他检测器（如检测器2）检测到的风险，这也是现有智能隐身系统难以解决的问题。对于场景1-2，决策模块需要在入射角和镜面角同时完成散射抑制的双重任务。所提出的MEFFSA可以实时计算操控模块所需的相位分布（详见补充材料中的图S7）。如图3(g)和3(i)所示，极低的散射场（低于-15 dB）验证了这两项任务的完美完成。此外，在操作场景1-3中，检测器2移动而检测器3静止，决策模块需要实时处理三个并发的隐形任务。利用来自感知模块的连续入射角度更新，它迅速输出相应的相位分布（详见补充材料中的第4节），供操控模块实施。因此，所有三个检测器的信号都被抑制到-15 dB以下，与环境背景相匹配[见图3(h)和3(i)]。这些动态演示在视频2和视频3中展示。这证明了我们的智能外皮在三种角度下对抗协同智能检测系统的卓越隐形性能，并验证了其多目标并行处理能力。

图3
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实验验证了运动状态下的并行多任务隐形效果。(a) 当车辆在协同检测器的探测下自由移动时的多任务隐形场景示意图。(b) 在4.8 GHz频率下，30度入射波时感知模块采样的多通道电压信号。(c) 使用SL0算法进行的感知结果，该算法结合了超分辨率技术，与传统MUSIC方法相比，提高了分辨率和准确性。(d) 在检测器从采样点P1移动到P8的轨迹上，控制偏置电压的分布。不同方向上的实验散射场分布：(e) 智能外皮关闭状态；(f) 实现单任务，镜面反射被抑制（场景1-1）；(g) 实现双重任务，入射反射和镜面反射同时被抑制（场景1-2）；(h) 实现三个并发隐形任务，固定-10度方向，入射反射和镜面反射同时被抑制（场景1-3）。(i) 在不同照射角度下，检测器1至3检测到的电场强度（视频1，MP4，3.16 MB [URI: https://doi.org/10.1117/1.AP.8.5.056007.s1]；视频2，MP4，3.67 MB [URI: https://doi.org/10.1117/1.AP.8.5.056007.s2]；视频3，MP4，2.63 MB [URI: https://doi.org/10.1117/1.AP.8.5.05607.s3])。

2.3. 多源下的并行多任务隐形验证
在本节中，我们考虑了一个涉及多个光源同时照明的协同智能检测场景[见图4(a)]，这需要设计一个非常复杂的并行多任务隐形系统。如实验设置所示[见图4(b)]，设计的智能外皮放置在一个可旋转平台上，并从标准 horns 天线以不同角度照射。一个标准接收天线位于7米远处，用于捕获远场散射幅度（关于实验配置和信号处理的更多细节见补充材料中的第6节）。对于未受保护的目标，会发生镜面反射，这可以被协同智能检测系统轻易发现。对于我们的智能外皮，感知模块首先确定检测器的数量，然后反推出多个目标的角度。以三个入射角度（-10度、30度和50度）为例，根据八端口天线阵列的回波信息（见补充材料中的图S2），使用SL0算法得到的角度分别为-10.22度、30.31度和49.44度，证明了多源信号感知方法的准确性。关于决策模块，该方案仅考虑入射角度和镜面方向，这意味着所提出的智能外皮必须同时处理六个并行任务。现有的智能隐身技术本质上无法管理如此高的并发程度。本研究中的决策模块能够快速将感知信息转换为理想的散射轮廓。通过MEFFSA的快速迭代，它在0.6秒内输出该场景所需的相位分布。整个系统响应时间由两部分组成：使用SL0算法进行到达角（DoA）估计，以及使用MEFFSA进行散射场优化。SL0算法在0.18秒内完成阵列信号预处理和稀疏到达角估计。MEFFSA在30次迭代内收敛到最佳相位分布，花费0.42秒得到超表面相位解。然后，操控模块根据电压-相位关系生成最佳控制电压信号[见图4(d)]（详见补充材料中的第5节）。如图4(d)所示，与非隐形目标相比，来自所有六个角度的散射信号都被完全抑制，信号强度与环境噪声相匹配，从而验证了智能外皮在多源同时照明下的优越隐形性能。无论多源入射角度位于同一侧还是相反侧（场景2-2至2-4），设计的智能外皮都能同时抑制来自所有六个目标角度的散射信号[见图4(i)，显示了5度范围内的平均检测散射场，以及图4(e)–4(h)中的实验散射场]。这种动态演示在视频4中展示。值得注意的是，即使在大角度入射条件下（例如，场景2-4中的70度），系统仍然实现了15 dB的散射抑制能力，这是非常显著的。因此，我们设计了一种能够成功逃避多光源协同智能检测系统的智能外皮架构，展示了其显著的应用前景。关于实验误差的深入分析和未来发展计划，详见补充材料中的第S8节。

图4
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实验验证了多源下的并行多任务隐形效果。(a) 同时从不同方向照射的多源协同检测场景示意图。(b) 在无回声室中设置的实验装置照片，以及制造的并行多任务隐形原型。(c) 感知模块测量的入射角度，分别来自-10度、30度和50度的场景2-1，10度、30度和50度的场景2-2，-20度、40度和60度的场景2-3，以及-40度、10度和70度的场景2-4。(d) 也展示了场景2-1至2-4的控制偏置电压。实验结果展示了(e)场景2-1、(f)场景2-2、(g)场景2-3和(h)场景2-4的远场散射模式，实现了六个平行方向的同步抑制。(i) 在智能外皮关闭和激活沿检测器方向时，显示了5度范围内的检测电场幅度（视频4，MP4，2.79 MB [URI: https://doi.org/10.1117/1.AP.8.5.056007.s4]）。

3. 结论
已经证明了一种并行处理智能外皮架构，能够在运动状态和多源环境下实现多任务隐形效果。这是一个由多源感知模块、多目标决策模块和多任务操控模块组成的智能隐形框架，成功满足了协同智能检测系统的并行隐形要求。实验结果表明，基于SL0算法的感知模块能够准确识别检测器的数量，并在5度误差范围内提取入射角度。决策模块利用MEFFSA实现并行多任务操作的实时相位分布映射。同时，操控模块能够将来自多个目标角度的散射信息同时抑制到-15 dB以下。总体而言，设计的智能外皮在同时多方向隐形方面取得了突破性进展，具有推动隐形技术发展的巨大潜力，为未来的隐形设备研究和潜在应用提供了有价值且可行的方案。