26、材料互联网在可编程无线环境中的应用

材料互联网在可编程无线环境中的应用

1. 可编程无线环境（PWE）配置方法

1.1 KpConfig算法

KpConfig算法在配置PWE时，会对未配置的瓦片进行迭代操作。在第一个未配置的瓦片h处部署全吸收函数$f_{Abs}^h$。最后，在第23行将图G中所有未使用的瓦片设置为从任意方向（例如瓦片表面法线方向）进行吸收，以此衰减PWE内的寄生函数输出。不过，在某些需要限制配置瓦片总数的情况下，这一步骤可以省略。

1.2 基于人工智能的配置方法

除了确定性的配置方法，还可以使用启发式方法。这里介绍一种基于机器学习算法（特别是神经网络）的方法，用于为一组用户自适应地配置PWE。

1.2.1 基本思想

由于超表面瓦片可以调节空间内的功率分布，因此可以将其表示为神经网络中的节点，而功率分布则可以映射到神经网络的链接及其权重上。通过自定义的前馈/反向传播过程对权重进行优化，并将其解释为超表面瓦片的功能。与相关方法相比，这种机器学习方法在表示上更直观，在超表面瓦片的使用上更经济。

1.2.2 模型构建

考虑一个包含无线发射器（Tx）、接收器（Rx）以及一组涂有超表面瓦片的墙壁散射体的PWE环境。假设从Tx发射的电磁波会撞击到第一面墙壁，每块超表面瓦片都有其“输入”的入射功率。每块瓦片可以进行调谐，将其入射功率分割并重新导向其视线（LOS）内的其他墙壁和瓦片。最后，Rx通过其LOS内的瓦片接收部分原始发射功率，每个Rx链接的接收功率可视为传播过程的“输出”，“理想输出”表示无损传播，即接收全部发射功率。

1.2.3 前馈过程

对于瓦片