李廉林^{1, 3,,},
崔铁军^{2, 3,}
1.北京大学电子学系 北京 100871
2.东南大学毫米波国家重点实验室 南京 210096
3.人工智能与数字经济广东省实验室 广州 510330
基金项目:国家重点研发计划变革性关键技术项目(2017YFA0700201/02/03)

详细信息

作者简介:李廉林(1980–)，男，山西人，北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师。近年来，从事电磁感知体制、算法和工程应用方面的教学科研工作。主持国家自然科学基金等项目课题，以第一/通信作者在Nature Communications, Advanced Science, IEEE等发表论文80余篇，申请/授权国家发明专利20余项，出版中英文学术专著各1部。部分研究成果在电离层探测、石油探测和无线通信等领域得到应用。E-mail: lianlin.li@pku.edu.cn
崔铁军(1965–)，男，中国科学院院士，东南大学首席教授，IEEE Fellow，长期从事电磁超材料和计算电磁学研究。1993年获西安电子科技大学博士学位，1995—2002年先后任职德国洪堡****、美国UIUC博士后和研究科学家。2001年受聘东南大学********；2002年获得国家****科学基金。2014年创建信息超材料新方向。发表学术论文500余篇，被引用35000余次、H因子93(谷歌学术)。研究成果入选2010年中国科学十大进展、2016年中国光学重要成果；获2011年教育部自然科学一等奖、2014年国家自然科学二等奖、2016年军队科学技术进步一等奖、2018年国家自然科学二等奖。E-mail: tjcui@seu.edu.cn

通讯作者:李廉林 lianlin.li@pku.edu.cn

责任主编：冯一军 Corresponding Editor: FENG Yijun
中图分类号:TN82

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出版历程

收稿日期:2021-04-15
修回日期:2021-04-27
网络出版日期:2021-04-30

Recent Progress in Intelligent Electromagnetic Sensing

LI Lianlin^{1, 3,,},
CUI Tiejun^{2, 3,}
1. Department of Electronics, Peking University, Beijing 100871, China
2. State Key Laboratory of Millimeter Wave, Southeast University, Nanjing 210096, China
3. PaZhou Lab, Guangzhou 510330, China
Funds:The National Key Research and Development Program of China (2017YFA0700201/02/03)

More Information

Corresponding author:LI Lianlin, lianlin.li@pku.edu.cn

摘要
摘要:智能电磁感知是电磁探测与成像的系统化和智能化延伸，是安全检查、生物医学、物联网等领域的基础性、关键性和共性问题。近年来，挖掘利用人工电磁材料和人工智能在电磁波调控与数据信息调控方面的强大能力，将其有机结合，并系统地引入电磁感知领域，发展了低成本、高性能的智能电磁感知体制，为电磁感知的进一步发展提供了关键理论和技术支撑。该文讨论了智能电磁感知的若干最新进展，为读者及时掌握该领域的最新进展提供有益帮助。
关键词:智能电磁感知/
人工电磁材料/
信息超材料/
人工智能/
机器学习/
深度学习
Abstract:Intelligent electromagnetic sensing, which is based on electromagnetic imaging, aims to realize the real-time and smart imaging and recognition of objects of interest. Thus, intelligent electromagnetic sensing has been applied in many areas, including science, engineering, and the military. Recently, we explored the unique capabilities of artificial intelligence and artificial materials in the flexible manipulation of electromagnetic information and electromagnetic wavefields, respectively. Further, we developed several interesting schemes for intelligent electromagnetic sensing by fully incorporating artificial intelligence with artificial materials, particularly information metamaterials. Thus, several intelligent electromagnetic sensing systems, which exhibit interesting properties, like low hardware cost and high efficiency, have been developed. The proposed sensing strategies are expected to pave the way for wireless communications, smart homes, and other future applications.
Key words:Intelligent electromagnetic sensing/
Artificial electromagnetic material/
Information metamaterial/
Artificial intelligence/
Machine learning/
Deep learning



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