通过微波定位房间中的任意物体的方案使用诸如此类的超材料单元阵列来形成微波前沿。然后，成形波可以与与物体位置相关的数学函数联系起来。 [Image：Timothy Sleasman]

物联网的许多应用，从智能家居传感器到安全，将取决于在给定空间中定位人和物体的能力。如果对象被标记并发出信号，人们早就知道如何做到这一点;例如，想想大型商店通过手机的Wi-Fi跟踪您在商店的旅行的能力。但是，确定不发光的“非合作”物体或物体的位置构成了一个更加棘手的问题 - 特别是当该物体处于运动状态时。

法国和美国的科学家团队现在提出了一种解决方案，该解决方案利用由超材料设备即时生成的定制微波散射模式，作为物体定位的指纹（Phys.Rev。Lett。，doi） ：10.1103 / PhysRevLett.121.063901）。到目前为止，该系统仅在涉及三个物体的实验室演示中进行了测试。但研究人员相信，通过机器学习来处理复杂，不断变化的房间形状和情况 - 它可以扩大规模，形成“未来主义定位的基础或跟踪智能家居中的传感器”。

乍一看，即使在一个简单的房间内通过其回响波（无论是声波还是微波）定位物体似乎是一项无望的任务，因为它可以在房间周围反弹时采取任何看似无限的路径。但法国 - 美国。由美国杜克大学的OSA研究员David R. Smith和来自法国巴黎Langevin研究所的访问研究员Philipp del Hounge领导的研究小组认为，非常复杂的特性可以转化为特定的非发光物体空间。

该团队解释说，关键在于房间内给定波发射器或波散射器的位置信息在其所谓的格林函数内编码 - 这是一种数学算子，用于解决特定边界条件下的某些问题。原则上，每个源位置都与一个独特的格林函数相关联，该函数可以在给定足够的散射波数据的情况下近似。

如果可以有效地测量和解码格林函数，则原则上可以通过将测量的格林函数与预定的与特定位置相关联的函数字典进行比较来推断房间内的非发射散射物体的位置。因此，格林函数可作为对象位置的一种指纹。

困难在于如何读取指纹，因为给定的空间包含许多格林的功能 - 甚至其中一个功能也会获取大量信息。一种方法可能是在大房间中设置数十个天线以在不同点处进行多次测量，从而近似散射体的格林函数。但这是一种代价高昂的方法，并没有真正扩展。

研究人员指出，另一个问题可能涉及仅使用几个天线以及单个宽带信号，并在该信号中循环通过多个频率切片。由于格林函数与频率有关，因此可以快速缩小散射体的特定格林函数，并有效地查找函数字典中的相关位置。但是由于干扰了环境中蓝牙，Wi-Fi和其他射频信号的杂音，这种解决方案在现实世界中也可能会崩溃。

由Smith和del Hounge领导的团队提出了另一种方法 - 波前整形。该团队选择单一频率，而不是使用单个宽带信号并将其斩波，并使用超材料天线（称为空间微波调制器（SMM））快速连续多次发射该频率的波。每次，SMM都经过电子重新配置，以创建不同的随机形状波前。通过以这种方式反复快速地改变边界条件，系统可以快速缩小格林函数族，从而对象位置，产生散射信号。

实验设置在一个立方米的箱子里，箱子里装有一个超材料天线发射器和两个单极天线。 [Image：P。del Hougne et al。，Phys。莱特牧师。 121,063901（2018）;知识共享署名4.0国际]

为了演示该方法，该团队构建了一个实验室规模的一立方米金属腔。腔体的一面壁包括一个平板SMM，由39个超材料元件组成，用于波前生产和成形。腔体还包含一个任意的静态散射体，以及两个单极天线，用于在“房间”的不同点捕获散射的微波信号。

然后研究人员将三个帐篷形状的金属物体放置在腔体底板上的23个不同位置中的任何位置，从而产生多达1,771种可能的配置。小组发现使用波前整形对格林函数的最佳集合进行三角测量，然后在团队为空间开发的字典中计算查找结果位置，允许以惊人的效率识别对象位置 - “用完与潜在的物体排列相比，测量值减少了8倍。“

该团队认识到，将该系统从简单的实验室演示扩展到现实世界中有用的东西将意味着清除许多障碍。首先，真实世界的房间很容易有一套更复杂的格林功能来查询。而且真实世界房间的配置也会随着时间的推移而发展，这使得在字面上和比喻上发现任意非发射物体成为移动目标的概念。但该团队认为，通过深度神经网络计算进行机器学习，再加上压缩感知以应对潜在的大数据量，可以帮助解决这些复杂问题。

随着这些问题的解决，并且随着方法的扩大，团队会看到波前整形方法的各种应用，以便在空间中查找对象。研究人员建议，这些可能来自更好的节能系统（例如，改进运动探测器，以便在每个人都离开房间时自动降低热量），计算空间中的人数，监测呼吸模式在医疗环境中。事实上，该团队的法国成员已经创建了一家创业公司Greenerwave，以探索该技术的商业化。