智能超表面成像仪可以使用射频探测信号远程监视人员

a）一种以智能，实时且廉价的方式监视典型室内环境中的人的说明性场景，其中装饰为墙的一部分的智能超表面用于自适应地操纵环境Wi-Fi信号。b）示意性配置通过使
用大口径的可编程超颖表面，通过人工神经网络（ANN）自适应地对EM波场进行操纵和采样，来即时控制和处理数据流，从而实现智能超颖表面系统的应用。智能超表面具有两种运行模式：主动模式和被动模式。在活动模式下，智能系统具有发射天线和接收天线。在被动模式下，智能系统具有一对接收天线。c）使
用深度学习CNN进行微波数据处理。在（c）中，用IM-CNN-1处理微波数据以形成整个人体的图像。然后，执行Faster R-CNN以从整个图像中找到感兴趣的区域（ROI），例如，用于呼吸监控的胸部和用于手语识别的手。此后，使用G-S算法找到用于控制可编程超颖表面的编码序列，以使其相关的辐射束可以聚焦在所需的光斑上。IM-CNN-2处理微波数据以识别手势。并通过对微波数据进行时频分析来识别人的呼吸。

物联网（IoT）和网络物理系统为智慧城市和智慧家庭开辟了可能性，并正在改变人们的生活方式。在这个智能时代，人们越来越需要使用射频探测信号对人们的日常生活进行远程监控。然而，由于传统的感测系统通常需要物体有意地协作或携带有源无线设备或识别标签，因此它们很难在现实环境中部署。另外，现有的感测系统不能适应或编程用于特定任务。因此，从时间到能耗，从许多角度来看，它们都远非高效。

在《光科学与应用》上发表的一篇新论文中，来自中国北京大学电子系高级光通信系统和网络国家重点实验室的科学家，中国东南大学毫米波国家重点实验室的科学家以及工人开发了一种由AI驱动的智能超表面，用于在物理层面上共同控制EM波和数字管道上的EM数据通量。他们基于超表面，设计了一种廉价的智能EM“相机”，在实现全场景即时原位成像以及自适应识别多个不合作者的手部和生命体征方面具有强大的性能。更有趣的是，即使在日常生活中普遍存在的2.4GHz杂散Wi-Fi信号使EM摄像机被动激发时，EM摄像机也能很好地工作。这样，他们的智能摄像头使我们能够远程“查看”人们在做什么，监视他们的生理状态如何变化，以及“听到”人们在说什么，而无需部署任何声音传感器，即使这些人不合作并且身处落后状态障碍。报告的方法和技术将为未来的智慧城市，智慧家庭，人机交互界面，健康监控和安全检查开辟新途径，而不会引起视觉隐私问题。

智能EM相机以智能元表面为中心，即具有人工神经网络（ANN）集群的可编程元表面。可以操纵超颖表面来生成与不同的传感任务相对应的所需辐射图，从数据采集到成像再到自动识别。它可以通过单个设备实时支持各种连续的传感任务。这些科学家总结了他们的相机的工作原理：

“我们为以下三个目的设计了一个大口径可编程编码超表面：（1）在全视角场景中对多人进行原位高分辨率成像； （2）快速将电磁场（包括周围的杂散Wi-Fi信号）聚焦到选定的局部位置，避免身体躯干和周围环境产生不必要的干扰； （3）通过即时扫描感兴趣的局部身体部位，在现实世界中监视多个不合作者的局部身体体征和生命体征。”

他们补充说：“由于超表面的切换速度比身体变化（生命体征和手势）的切换速度快〜倍，因此原则上受监控的人数可能非常多。”

“所提出的技术可用于监视现实世界中不合作的人们的显着或不显着的运动，还可以帮助残障人士使用肢体语言将命令远程发送到设备。这项突破可以为未来的智慧城市，智慧家庭，人机交互界面，健康监控和安全检查提供一个新的场所，而不会引起隐私问题。”科学家预测。

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参考：李连林，李亚双，马倩，李浩阳，赵汉庭，魏梦琳，刘彻，郝成龙，邱成伟，崔铁军，“智能超表面成像器和识别器”，2019年10月21日，光科学与应用。 DOI：
10.1038 / s41377-019-0209-z

该研究获得了国家重点研究发展计划，国家自然科学基金和“ 111”计划的资助。

图像：李连林，李亚爽，马倩，李浩阳，赵汉庭，魏梦琳，刘彻，郝成龙，邱成伟，崔铁军