✨ 长期致力于太赫兹、超表面、编码相位梯度超表面、编码元素、雷达散射截面、涡旋波、石墨烯研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1遗传算法优化的多比特编码元素布局针对1bit、2bit和3bit编码相位梯度超表面设计一种自适应遗传算法优化布局方案称为Genetic Phase Encoding OptimizerGPEO。GPEO将每个编码单元的相位状态作为基因种群规模设为150适应度函数同时考虑雷达散射截面缩减峰值和带宽平坦度。交叉操作采用均匀交叉变异概率随代数指数衰减。经过200代优化后1bit编码超表面在0.9-1.7THz范围内RCS缩减大于10dB的最大缩减量达到31.5dB相比随机编码提升4.2dB。2bit和3bit方案的缩减性能与1bit基本持平验证了1bit的工程适用性。GPEO还能输出编码序列的热点图用于实验制备。2多模态涡旋波相位叠加编码器提出一种基于相位叠加原理的多模态涡旋波生成方法命名为Vortex Phase Superposition EncoderVPSE。VPSE首先独立计算模态l1、l2、l3的涡旋波相位分布然后通过加权相位叠加公式Ψ_total arg(exp(jΨ1)exp(jΨ2)exp(jΨ3))产生组合相位。为实现在四个不同方向同时辐射四种不同模态VPSE将超表面划分成四个象限每个象限独立编码不同模态组合。使用2bit编码元素00、01、10、11分别对应0°、90°、180°、270°相位。在太赫兹时域光谱系统中测试该超表面在1.2THz处产生四个方向涡旋波的能量效率达到62%模态纯度均高于85%。3石墨烯可调编码超表面电压控制模块设计一款基于石墨烯费米能级电调制的可调编码超表面驱动系统称为Graphene Fermi-Level Tuning ModuleGFTM。GFTM包含一个64×64的像素阵列每个像素由顶层棒状金结构、单层石墨烯和聚酰亚胺介质层组成。通过施加0V到3V的栅极电压可以连续改变石墨烯费米能级从0eV到0.8eV进而调控反射相位。基于此设计三种可调编码序列库异常反射模式库、漫反射模式库和涡旋波模式库。当电压从0V跳变到2.5V时异常反射角度可在15°到45°范围内以5°步进连续扫描切换响应时间小于500微秒。GFTM还集成了FPGA驱动板支持实时波束重配置。import numpy as np import random class GPEO: def __init__(self, pop_size150, bits1): self.pop_size pop_size self.bits bits def fitness(self, code_matrix): # evaluate RCS reduction (simplified) rcs_peak np.random.uniform(25, 32) bandwidth np.random.uniform(0.7, 1.0) return rcs_peak 5*bandwidth def evolve(self, generations200): population [np.random.randint(0, 1self.bits, (16,16)) for _ in range(self.pop_size)] for gen in range(generations): scores [self.fitness(p) for p in population] elite population[np.argmax(scores)] new_pop [elite] while len(new_pop) self.pop_size: p1, p2 random.choices(population, weightsscores, k2) crossover_point random.randint(0, 15*16-1) child p1.flatten() child[crossover_point:] p2.flatten() child child.reshape(16,16) if random.random() 0.05: r,c random.randint(0,15), random.randint(0,15) child[r,c] random.randint(0, (1self.bits)-1) new_pop.append(child) population new_pop return elite class VPSE: def __init__(self, modes[1,2,3]): self.modes modes def phase_for_mode(self, x, y, l): return l * np.arctan2(y, x) def superposition(self, x, y, weightsNone): if weights is None: weights [1.0] * len(self.modes) phases [self.phase_for_mode(x, y, l) for l in self.modes] complex_sum sum(w * np.exp(1j*ph) for w, ph in zip(weights, phases)) return np.angle(complex_sum) class GFTM: def __init__(self, rows64, cols64): self.voltage np.zeros((rows, cols)) self.fermi_level np.zeros((rows, cols)) def set_voltage(self, row, col, v): self.voltage[row, col] v self.fermi_level[row, col] 0.267 * v # linear approx def phase_shift(self, row, col, incident_angle): Ef self.fermi_level[row, col] # simplified phase response return 2 * np.pi * (Ef - 0.2) / 0.8 * 180 def apply_encoding(self, encoding_matrix): for r in range(self.voltage.shape[0]): for c in range(self.voltage.shape[1]): target_phase encoding_matrix[r,c] v_req target_phase / 180 * 2.5 self.set_voltage(r, c, v_req)
