语音控制可重构智能超表面实现动态目标实时无线能量传输与通信

为解决物联网(IoT)中无线传感器能源供给与通信拥堵问题，研究人员开发了语音控制可重构智能超表面(SC-RIS)系统，集成语音交互、低功耗RIS控制与模板匹配算法，实现了对静态/动态目标的实时无线能量传输(WPT)和通信。实验表明该系统可提供4.61 V以上的稳定直流输出，为IoT设备提供自然交互与高效供能方案。

　　

随着物联网(IoT)的爆炸式发展，数以亿计的无线传感器被部署到生活各个角落，但传统电池供电方式面临频繁更换的难题，而广播式通信在密集网络中又容易引发信道拥堵。更棘手的是，无人机、机器人等移动设备的普及，使得能源消耗和通信负载进一步加剧。如何实现"按需供能"和"精准通信"，成为制约IoT发展的关键瓶颈。

针对这一挑战，国内某研究机构的研究人员创新性地将语音交互技术与可重构智能超表面(RIS)相结合，开发出全球首个语音控制可重构智能超表面(SC-RIS)系统。这项突破性研究发表在《Research》期刊，通过赋予超表面视觉和语言感知能力，实现了从被动调控到主动智能的范式转变。

研究人员采用多学科交叉的技术路线：首先通过CST Microwave Studio仿真设计支持2比特相位调制的超表面单元；利用边缘AI计算模块(Jetson Orin Nano)实现基于模板匹配算法的实时目标追踪；开发整流超表面(RMS)实现58.73%的射频-直流(RF-to-dc)转换效率；最终构建包含深度相机、语音识别、FPGA控制的全集成系统，总功耗控制在9.84 W。

理论与设计

研究团队设计了三层铜结构的超表面单元，集成PIN二极管实现0°/90°/180°/270°的2比特相位调制。通过近场聚焦(NFF)算法，17×17阵列的超表面可在三维空间形成可编程的电磁波束聚焦，仿真与实测均证实其对单焦点、双焦点乃至四焦点配置的精准控制。

实验验证

创新设计的极化不敏感整流超表面(RMS)在5.8 GHz频段实现98.5%的能量吸收率。动态实验显示，当电动小车以0.06 m/s移动时，系统能保持25.13 dBm以上的射频接收功率和4.61 V的稳定直流输出。语音控制实验更展示了对多个静态/动态目标的选择性供能与视频传输能力，响应时间不超过0.06秒。

结论与意义

这项研究突破了传统RIS依赖预设程式的局限，通过语音-视觉多模态交互实现了"所想即所得"的无线能量管理。系统9.84 W的低功耗特性使其特别适合智能家居、医疗传感器等IoT场景。值得一提的是，这是首个将自然语言处理与电磁波调控深度融合的研究，为6G时代智能超表面的发展开辟了新方向。实验证实的4.61 V输出足以驱动多数微控制器和生物传感器，在远程医疗、脑机接口等领域具有重要应用前景。