普林斯顿大学研发艾里波束神经网络系统，解决亚太赫兹信号遮挡问题
系统能塑形传输信号以避开障碍物，并配有一个能快速适应复杂动态环境的神经网络。
（映维网Nweon 2025年08月19日）超高频率带宽信号易受物体阻挡，用户在房间之间走动甚至经过书架时都可能丢失信号。如今，普林斯顿大学的研究人员开发出一种可以帮助超高频率传输绕过障碍物的机器学习系统。这一研究进展有望为虚拟现实等领域带来重要支持。
亚太赫兹频段有潜力处理当前无线系统10倍的数据量，而这种快速传输对于虚拟现实系统等应用至关重要。
普林斯顿大学电气与计算机工程助理教授亚萨曼·加塞姆普尔（Yasaman Ghasempour）表示，这项研究是朝着在亚太赫兹频段部署数据传输迈出的重要一步：“随着我们的世界互联程度越来越高、对数据的需求越来越大，对无线带宽的需求同样在激增。亚太赫兹频率为实现更高速度和更大容量打开了大门。”
然而，像亚太赫兹频段这样的超高频信号是以定向波束传输，不同于可覆盖更广区域的低频无线电波，而这使得信号容易受到阻挡，尤其是在室内以及人和物体移动频繁的区域。
尽管业界已经成功测试了使用反射器来令信号绕过障碍物的系统。但它们依赖于在大多数情况下可能不可用或不实用的反射器。
针对这一情况，加塞姆普尔的团队提出使用一种特殊的传输技术来躲避障碍物。研究人员通过发射一种能围绕障碍物弯曲的信号来弯曲传输波束。他们采用了一种最初于1979年提出的构想：一种名为“艾里波束”（Airy beams）的无线电波。
作为说明，艾里波束 是一种具有非衍射、自加速和自愈特性的特殊波束，最初由英国皇家天文学家乔治·比德尔·艾里提出。它核心特性包括：
- 非衍射性：波束在传播过程中不会发散，保持特定形状。
- 自加速性：波前结构呈现抛物线轨迹，可绕过障碍物并精准定位目标。
- 自愈性：遭遇障碍物时能快速恢复原有形态。
这种波束允许工程师像投掷曲线球一样塑形传输信号。在正确控制下，波束可以在复杂且移动的物体场中灵活穿行。
研究人员指出：“这是为没有视线的复杂室内场景设计。你会希望链路能适应这种情况。”
与静态系统不同，新系统允许发射器实时适应变化。通过动态调整精确的曲率特性，发射器可以在新障碍物出现时引导信号绕行，即便在拥挤、不断变化的环境中都能保持强劲连接。
团队指出，过去大多数关于艾里波束的研究都集中在产生波束和探索其基础物理特性方面：“我们所做的不仅是产生波束，而且要找出在特定情况下哪种波束效果最佳。业界已经证明了这种波束可以制造出来，但尚未展示如何对其进行优化。”
当然，寻找最佳弯曲波束是一个难题，尤其是在杂乱且变化的环境中。波束瞄准的标准方法是扫描房间寻找最佳传输路径，但这对于可弯曲的传输方式并不适用：“对于艾里波束来说，这种方法不切实际。弯曲的方式有无限多种，取决于弯曲的程度和发生弯曲的位置。发射器不可能扫描所有可能性。”
为了解决这个问题，研究人员从人类运动员身上获得了灵感。篮球运动员不会每次投篮时都拿出计算器。他们依靠过去的经验来学习不同情况下所需的投篮力度和方向。为了产生这种类型的反应，研究人员设计了一个模仿大脑的神经网络。
像篮球运动员一样，所研发的神经网络在能够执行任务之前需要大量训练。然而，通过发射实际波束来训练系统非常耗时。所以，他们设计了一个模拟器，允许神经网络能在虚拟环境中针对不同障碍物和不同场景进行训练。艾里波束背后的数学计算十分复杂，所以团队必须创建一个能将基础物理原理应用于几乎所有场景的系统。
简单地向神经网络输入大量数据效果不佳。相反，研究人员利用物理学原理来创建和训练神经网络。系统训练完成后，神经网络就能以惊人的速度进行适应。
研究人员表示，他们通过实验测试了方案，实验的重点在于理解技术原理并开发控制传输的方法。
团队指出，随着进一步的进步，他们设想发射器能够智能地在最复杂的环境中穿行，从而为沉浸式虚拟现实等用例带来超高速、可靠的无线连接。
