近日，安徽大學(xué)電子信息工程學(xué)院智算電磁學(xué)團(tuán)隊(duì)在時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助高功率微波高效防護(hù)方面取得了進(jìn)展，相關(guān)工作以An Alternative Implementation of Multivariate-Teaching-based Transformer for High-Power Microwave Problems with Plasma Array為題在《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》上發(fā)表論文（DOI: 10.1109/TMTT.2025.3546236）。馮乃星副教授為論文第一作者，安徽大學(xué)黃志祥教授和楊利霞教授為通訊作者，課題組碩士生董純志為論文第二作者，安徽大學(xué)為第一作者單位及第一通訊單位。

      《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》是計算電磁學(xué)、微波理論與技術(shù)領(lǐng)域的國際頂級期刊，中科院一區(qū)TOP期刊，重點(diǎn)收錄聚焦于與微波/毫米波組件、設(shè)備、電路和系統(tǒng)相關(guān)的工程和理論部分，涉及微波信號的產(chǎn)生、調(diào)制、解調(diào)、控制、傳輸和檢測。

       高功率微波具有強(qiáng)大的能量，可以對電子設(shè)備中的電路、芯片等元器件造成損壞；對敵方的雷達(dá)、通信設(shè)備、導(dǎo)彈等軍事裝備造成嚴(yán)重破壞，使其失去作戰(zhàn)能力；亦可以穿透人體組織，對人體的各個器官和系統(tǒng)造成損害。為了智能化實(shí)現(xiàn)柱狀等離子陣列用于高功率微波高效防護(hù)，課題組提出了一種名為Teaching Multivariate Attention的注意力機(jī)制，并基于Encoder-Decoder架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了Multivariate-Teaching-based Transformer算法。經(jīng)證明，該方法在預(yù)測等離子體電子密度以及電場強(qiáng)度的未來響應(yīng)、推斷等離子體電子密度以及電場強(qiáng)度中的缺失值以及實(shí)現(xiàn)高功率微波反演上分別取得了98.864%、99.935%、97.096%、98.818%、99.982%的精度，遠(yuǎn)高于iTransformer模型在同等任務(wù)上的預(yù)測精度。

圖.（a）柱狀等離子體陣列用于高功率微波防護(hù)的三維示意圖；

（b）Multivariate-Teaching-based Transformer算法架構(gòu)圖；

（c）Multivariate-Teaching-based Transformer模型使用說明

圖.（d）利用有限元方法計算真實(shí)高功率微波參數(shù)和Multivariate-Teaching-based Transformer模型實(shí)現(xiàn)高功率微波反演參數(shù)下的等離子體電場強(qiáng)度變化曲線；（e）利用有限元方法計算真實(shí)高功率微波參數(shù)和Multivariate-Teaching-based Transformer模型實(shí)現(xiàn)高功率微波反演參數(shù)下的等離子體電子密度變化曲線

新聞鏈接：https://www.ahu.edu.cn/2025/0227/c15129a358454/page.htm

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