智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）作为第六代（Sixth Generation，6G）移动通信中的潜在关键技术之一，具有低成本、低能耗和易于部署等特点.通过给电磁单元上的可调元件施加控制信号，可以实现对入射信号的幅度、相位、极化等调控，从而构造智能化的通信环境，为终端高能效无线通信提供了契机.本文首先基于无人机通信技术发展现状，阐明了将RIS技术引入无人机通信系统的必要性；然后，分析了RIS使能无人机高能效通信信道的传输机理，归纳了信道建模关键技术；最后针对RIS使能无人机高能效通信信道建模，总结和展望了未来的技术挑战与研究方向.

本文设计了一种基于双层金属亚波长光栅的太赫兹偏振器，其可以实现高透过率和良好消光比的特性.该偏振器是通过微加工技术在薄石英衬底的上下表面上制备而成的.实验和模拟结果均表明，双层金属光栅具有与单层金属光栅相近的透过率、更高的偏振度和更高的消光比.在0.3~2.0 THz的频率范围内，测量的透过率在83.4%到62.7%之间，偏振度大于99.7%，消光比大于29 dB.此外，设计的两种双层金属光栅偏振器件成功地应用于太赫兹时域光谱（TeraHertz Time Domain Spectroscopy，THz-TDS）系统中，获得了超过96.2%的偏振度和超过17.1 dB的消光比.通过调整金属亚波长光栅的参数（例如间距、线宽和金属膜厚度），可以进一步提高透过率、偏振度和消光比等特性.

超材料是具有特殊性质的人工电磁材料，可以调控电磁波的频率、幅度、相位和极化等基本的物理特征，在太赫兹波段具有重要的理论研究和应用价值.由于超材料结构设计过程复杂和仿真模拟计算时间的限制，超材料结构设计面临着巨大的挑战.鉴于太赫兹超材料器件已在生物医学、宽带通信、安全筛查等领域取得一定的成果，本文从传统设计方法入手简述了太赫兹超材料常用器件的研究进展及设计过程存在的问题；详细地梳理和综述了编码超材料的研究成果，特别是编码超表面和可编程超表面；总结了深度学习算法在太赫兹超材料结构设计中的应用；最后，探讨了智能化方法在太赫兹超材料结构设计中面临的挑战和开放性的研究方向.该研究将为人们充分掌握简易、快捷和智能化的设计方法提供参考，同时也为智能化设计方法在太赫兹超材料中的发展和应用提供新的想法和思路.

本文提出了一种工作在太赫兹频段的双频圆极化手性吸波和异常反射手性超表面，通过合理组合两种手性结构，实现在两个频段相互独立的圆极化手性吸收和异常角度的圆极化转换功能.该双频太赫兹手性超表面在2.53 THz处对左旋圆极化波的吸收率为96.3%，对右旋圆极化波实现同极化的反射；在3.43 THz处对右旋圆极化波的吸收率为90.9%，而对左旋圆极化波表现为同极化反射功能.本文进一步通过连续旋转单元图案引入几何相位，实现了2π反射相位全覆盖.组阵后的手性超表面在两个工作频点各自吸收特定旋向的圆极化波，而对正交极化的圆极化波分别发生约±20°的保手性异常反射.这种基于手性超表面的双频太赫兹多功能器件有望应用于电磁能量收集、极化转换器、手性传感等领域.

本文针对智能反射面辅助的太赫兹卫星通信系统，提出一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形算法，以提升系统的物理层安全性能.首先，在智能反射面辅助的太赫兹卫星系统采用多播传输技术向多个合法用户发送信号，并且在其覆盖区域内存在多个窃听者的场景下，建立以卫星发射功率最小化为目标函数，合法用户的可达速率和可达安全速率满足要求为约束的联合优化问题.其次，考虑到非完美信道状态信息导致可达速率和可达安全速率均为非凸的概率约束，提出采用二阶泰勒展开和S程序方法对其进行转化，并进一步通过半正定规划完成智能反射面的相移矩阵和卫星发射功率的联合优化设计.最后，计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.

本文对太赫兹功率放大单片封装技术进行研究，主要包括波导-微带垂直过渡和模块内的模式谐振抑制技术.不同于常规的矩形探针平面过渡，本文提出了一种基于分叉探针的垂直过渡结构，适用于多层电路排布的系统/模块封装，并在WR-4波导频段（170~260 GHz）进行了背靠背结构的实验验证，在整个波导频带内，回波损耗优于16 dB，单个过渡的插入损耗约0.42 dB，这包括了波导模块接触不良造成的额外的损耗.为进一步降低过渡损耗，提出了一种开口谐振环结构，用来抑制不良接触导致的电磁泄漏，使过渡损耗降低为原来的一半.此外，为避免功率放大模块内部发生模式谐振，提出将电磁带隙结构设置在平面传输线的上腔来抑制高次模的激励、传输和谐振.应用上述技术对工作于210~230 GHz的功率放大单片进行封装及测试.在210 GHz，小信号增益达到最大值20.75 dB，单端封装损耗约0.8 dB；在217 GHz达到最大输出功率15.6 dBm，与芯片手册数据吻合较好.

本文综述了基于人工微结构的太赫兹超表面透镜的最新研究进展，通过仿真分析了人工微结构单元与太赫兹波的相互作用，阐述了共振相位、几何相位和传输相位3种主要的相位调控机理及相应的相位调制效果.根据透镜相位的空间分布规律，通过合理的人工微结构布局实现对入射太赫兹波波前的调控，从而实现太赫兹超表面透镜的聚焦和成像功能.太赫兹超表面透镜具有设计灵活、厚度超薄、功能多样等诸多优势，在太赫兹波无损检测、高速通信和公共安全等领域具有广阔的应用前景.本文根据太赫兹波聚焦效率这一重要技术指标，介绍了基于单层结构、多层结构、全介质结构以及可调谐太赫兹超表面透镜的研究成果，并对太赫兹超表面透镜的未来发展前景进行了展望.

太赫兹波段处于微波、毫米波与光波段之间，其相关技术对下一代高速通信、高分辨成像、智能感通一体等多个信息领域的发展具有重要的意义.发展太赫兹应用技术需要对太赫兹波束进行操控和信息加载.动态超表面作为一种新型的实现结构和器件，是实现该功能的重要途径之一.本文将以太赫兹动态超表面的调控功能作为分类依据，从相辅相成的材料、结构、机理及其最终表现的应用演示对幅度调控、相位调控、极化调控、波束调控、高阶非线性调控太赫兹动态超表面5个方面进行了概述，介绍了不同类型动态超表面的相似性与独特性，并对部分工作进行了指标对比.最后，展望了太赫兹动态超表面的发展趋势.本文希望更多学者可以了解太赫兹动态超表面，并促进此领域的发展.

本文基于0.18 μm CMOS工艺提出了一种新型微波人工表面等离激元（Spoof Surface Plasmon Polariton，SSPP）耦合式滤波器结构并进行加工和测量，同时设计了一种太赫兹SSPP四边形滤波器并进行了全波仿真.新型微波SSPP耦合式滤波器通带为11~12.3 GHz（S ₁₁<-10 dB，S ₂₁>-3.5 dB），结构紧凑，电尺寸仅为0.018 4 λ _g × 0.008 4 λ _g，远小于其他基于集成电路工艺设计的无源滤波器.通过优化与调整，可以将新型微波SSPP耦合式滤波器的性能进一步优化到要求范围内.太赫兹SSPP四边形滤波器通带为210.8~241.3 GHz（S ₁₁<-10 dB，S ₂₁>-4.7 dB），带内插入损耗仅为2.7 dB，带外抑制良好.两种SSPP滤波器均采用非接触式电磁耦合的新型能量传递方式，结构设计新颖，并且微波段SSPP耦合式滤波器小型化优势明显，电尺寸仅为0.019 λ _g × 0.009 λ _g，易于芯片集成.本文提出的两种SSPP滤波器经过等比例缩放，可工作在微波、毫米波以及太赫兹频段，为新型片上无源滤波器的研究设计提供参考和借鉴.

本文提出了一种基于石墨烯和二氧化钒（VO₂）的伞状结构可重构太赫兹超宽带吸波器，极大地拓展了太赫兹吸波器的吸收带宽，具有功能可重构、调制深度大等优点.该吸波器由伞状VO₂贴片、聚乙烯环烯烃共聚物（Topas）介电层、石墨烯层以及金属反射层组成.当VO₂处于绝缘态、石墨烯的费米能级为0 eV时，该吸波器在整个太赫兹波段内表现为全反射特性.当VO₂处于金属态、石墨烯的费米能级为0.75 eV时，该吸波器在3.57~10 THz频率范围内实现了超宽带吸收，平均吸收率达到了94%以上，吸收带宽高达6.43 THz.同时调节VO₂的电导率和石墨烯的费米能级，可在两个完美吸收点处实现最大分别为97.9%（4.3 THz处）、96.8%（8.25 THz处）的调制深度，具有良好的开关特性.此外，该吸波器还具有极化不敏感和广角吸收特性，在 {\mathrm{0}}^{°} ~ {\mathrm{35}}^{°}的入射角范围内，该吸波器在3.57~10 THz带宽范围内均保持着90%以上的吸收率.该可重构太赫兹超宽带吸波器在可调宽带吸收器件、隐身器件、热探测、太赫兹开关等领域具有潜在的应用价值.

针对现有端到端自动编译码器无线通信系统在多径信道中表现不佳的问题，本文提出了一种改进的自动编译码器端到端无线通信系统.在设计中，通过改变卷积核的尺寸，利用二维卷积来对抗多径效应引起的频率选择性衰落，并将传统OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）模块同自动编译码器相结合，以此来增加系统应对多径信道的能力.同时，通过仿真分析一维卷积自动编译码器无线通信系统、传统OFDM无线通信系统以及本文改进的自动编译码器无线通信系统在多径信道下的性能.结果表明，在5径瑞利信道下并且以误块率（Block Error Rate，BLER）作为性能指标时，所提出的基于二维卷积的自动编译码器无线通信系统在64QAM调制下相比经典自动编译码器无线通信系统和传统OFDM无线通信系统分别提升了17%和60%的性能，本文的仿真分析给出了详细的对比说明.另外本文还分析了不同调制、不同信道时卷积核数量对系统性能的影响.

在微波频段，应用在可重构超表面单元上的开关往往具有良好的通断性能，可以在单元层面实现低损耗、180°相位差的1-比特相位量化特性.随着频率提升到毫米波甚至太赫兹频段，开关性能会因为寄生效应而下降，引起可重构超表面单元的设计困难.在本工作中，将可重构超表面单元的等效为一个微波二端口网络模型，通过分析网络的阻抗参数和散射参数，指出了单元反射系数与开关反射系数的传递关系.所提的关系式，经过不同频段的不同开关与单元结构的仿真验证.本工作可以根据任意开关参数，给出1-bit的单元的性能上限，所提的设计流程可以指导太赫兹可重构超表面单元的设计与优化.

可视图是将时间序列转换成复杂网络的重要方法之一，也是连接非线性信号分析和复杂网络之间的全新视角，在经济金融、生物医学、工业工程等领域均应用广泛.可视图的拓扑结构继承了原始时间序列的重要性质，稳定且易于实现，通过可视图网络的相关统计特性，可区分特定时间序列数据下的特定行为.首先本文介绍了可视图方法在时间序列复杂网络分析中的相关研究，并通过必要性与可行性分析，充分说明可视图方法的优势所在.然后本文阐述了经典可视图和水平可视图方法的具体步骤及主要性质，从算法的过程改进、效率提升和可视图应用几个方面对现阶段可视图相关研究进行综述，介绍了众多可视图方法的基本过程，分析了可视图算法的识别抗噪能力和建网效率，并归纳整理了这些可视图方法的主要特性与适用范围.另外，本文复现了目前几种主流可视图算法，并公开相关的算法代码以供参考使用.通过对可视图相关研究的综述分析，可了解现阶段可视图的主要研究方向，为未来相关研究提供思路，并为时间序列复杂网络分析奠定基础.

随着网络空间重要性日益增强，其涵盖范畴也在不断延展.除了传统互联网支持全球网络空间互联互通之外，还存在不同形式的有限域网络，例如空间卫星网络、工业互联网、数据中心网络等. 这些有限域网络具有多样化的终端类型、接入方式、拓扑结构和业务场景，而传统互联网体系结构所采用的协议、传输格式和转发方式无法满足这些异构网络高效的互联互通发展需求.因此，实现互联网、空间卫星网络、工业互联网、高性能数据中心网络等异构网络的一体化融合是势在必行的发展趋势.本文针对一体化融合网络所面临的规模可扩展性和实时性两大挑战，采用演进创新的研究思路，设计了一种分域自治、可扩展的一体化融合网络体系结构，实现了域间协同和域内自治的大规模可扩展的架构，并通过富语义的层间接口支撑差异化业务跨域传输的服务质量需求.

对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知，设备、人力成本高昂.近年来，随着移动互联网的发展，泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据，他们有意或无意间成为城市的传感器，使研究人员有机会利用众包的思路基于此类数据推测城市地理信息.基于众包时空数据推测城市地理信息具有成本低、空间覆盖广、更新及时等优点.但其具有严重的数据质量问题，对城市地理信息推测带来了巨大挑战.本文综述了根据轨迹、基于位置的社交网络、街景等众包时空数据，推测城市中以路段、兴趣点、兴趣面为代表的地理实体的位置和属性的方法.本文给出了众包时空数据和地理实体的定义，详细比较了众包时空数据驱动的推测方法与传统方法的优劣，说明了研究问题和挑战，然后讨论了地图匹配、名称提取、位置发现和统计属性推测四个研究问题的研究进展，最后展望了该领域未来的研究方向.

图像去雾是计算机视觉领域中一个经典并具有挑战性的研究方向.近年来，基于深度学习的方法在图像去雾领域取得了显著的成绩.然而，大多数去雾算法依赖于合成配对数据训练网络，由于合成数据与真实有雾数据在分布上存在一定的差距，从而限制了这类去雾方法的实际应用.目前基于CycleGAN网络框架的去雾算法将图像去雾视为一般性图像转换问题，忽视了生成器学习的有效性；此外，在恢复图像时缺乏对于局部区域的探索，构建的网络结构中仅采用一阶通道注意力，忽略了深层次通道相关信息的有效利用.为此，本文提出一种基于双判别器异构CycleGAN框架下多阶通道注意力校准的室外图像去雾算法，该方法主要包含双判别器异构循环框架和多阶通道注意力模块.具体来说，双判别器异构CycleGAN框架通过异构批归一化的生成器和约束生成器局部视野的方式，提升算法的收敛效果和增加局部区域关注.为了进一步挖掘对于图像去雾至关重要的特征通道信息，本文通过引入一阶、二阶特征统计量提出了多阶通道注意力模块，从而提升去雾图像的视觉质量.实验结果表明，在公开合成和真实室外数据集上，本文提出的去雾方法相比现有的8种优秀的去雾算法，取得了最好的客观评价指标和视觉效果.

本文提出了一种电小准各向同性扇形磁偶极子的设计方法.利用微带贴片天线模式综合设计方法，研究由不对称边界条件原型磁偶极子演化成的扇形磁偶极子，发现不对称边界条件情况下可以同时实现电小天线设计和准各向同性辐射特性.通过推导解析设计闭式而确定天线关键参数，设计了圆心角为300°的扇形磁偶极子，分别采用“同轴线+扼流套筒”和“开槽同轴线”两种馈电方式进行激励和测量.结果表明：采用开槽同轴线激励的天线可以获得最均匀的总电场方向图，其最大不圆度低于6.7 dB，辐射效率为91.2%，最终实现的准各向同性扇形磁偶极子的电尺寸为 R = \mathrm{0.156} {\lambda }_g \times \mathrm{0.056} {\lambda }_g（ k_g a = \mathrm{0.92}），满足电小尺寸条件.

数据中心网络广泛采用基于优先级的流量控制（Priority-based Flow Control， PFC）机制来避免因缓存溢出而丢包.然而，PFC机制在保证无损传输的同时带来了队头阻塞和拥塞扩散等负面影响.近年来，一些具备端到端拥塞感知能力的传输控制协议被提出来，有效缓解了网络拥塞，减少了PFC的触发.但是在突发流量造成的瞬时拥塞场景下，这些研究工作仍会使得PFC频繁触发而导致严重的队头阻塞和拥塞扩散.针对该问题，在端到端拥塞控制基础上，提出了一种实现于交换机上的直接拥塞通告解决方案（Direct COngestion Notification， DCON），该方案在突发拥塞场景下能及时识别出与非拥塞流（与造成拥塞无关的流）共享入端口的拥塞流（真正造成拥塞的流），并从交换机直接通告发送端对该拥塞流精确地降速.实验结果表明，相比于现有的端到端拥塞控制传输协议，DCON有效避免了PFC的队头阻塞和拥塞扩散，平均流完成时间的最大降幅达到55%.

时间序列具有非线性和不稳定性等特点，当前时间序列预测研究面临模型训练参数多、泛化能力差等挑战，其预测精度无法保证.基于此，本文提出一种基于全局最优的麻雀搜索算法（Globally Optimal Sparrow Search Algorithm，GOSSA）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model， HMM）相融合的时间序列预测模型（GOSSA-HMM）.根据隐马尔可夫模型在模式识别和分类上的优势，对原始数据做差值处理并划分类别属性，以此作为隐马尔可夫模型的输入.采用全局最优的麻雀搜索算法对隐马尔可夫模型的参数进行训练，以解决参数训练过程中存在的收敛速度慢，对初始值设置敏感的问题.将赋予类别属性的差值数据进行分段，利用改进之后的隐马尔可夫模型测算每段序列走势的概率，从与当前数据走势相匹配的过去数据集中定位相同的模型实现预测.通过对山东半岛15个海洋牧场的溶解氧数据进行预测分析，结果表明与当前主要时间序列预测算法相比，GOSSA-HMM训练的参数较少，计算成本较低，具有更好的预测精度和泛化能力.

异构在线迁移学习使用异构源域的离线数据弥补目标域在线学习数据不足，从而提高目标域在线学习性能.现有方法通常假定源域是目标域特征空间子集或依赖特定的辅助数据.本文提出一种基于跨域结构保持投影的异构在线多源迁移学习方法.通过跨域结构保持投影，同时将每个源域与目标域的特征空间映射到公共子空间，并基于公共子空间中的跨域离线混合数据和目标域在线数据分别进行离线学习和在线学习，提出采用一种双层差异导向对冲集成策略，实现源域离线学习模型与目标域在线学习模型的两层集成融合和在线演化更新.基于本文方法设计实现了一种异构在线多源迁移多分类算法，且理论分析了该算法的分类错误上界.实验结果表明，本文方法能有效实现异构在线多源迁移学习并降低目标域在线多分类错误率，且优于同类的在线多源迁移学习方法.

通过用户多行为进行推荐任务中，各个行为通常不是独立作用的，行为之间的协同作用和依赖关系挖掘更能增强用户行为模式建模，反映用户偏好.而用户多行为关系的引入也会增加用户物品交互图与表征空间中的异质性（heterogeneity）.针对上述问题，本文设计了一种基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐模型MB-DCAC（Multi-Behavior Recommendation through Dual-channel Cross-Adaptive Contrast learning），创新性的从异构数据卷积过程构建对比学习方案，并基于异构连接进行表征属性增强，以提升模型挖掘用户行为模式与表达能力.实验结果表明，本文模型在Tmall、IJCAI-Context、Beibei三个数据集上，相较于基准模型在HR@10指标上分别提升了16.7%、18.3%、2.76%.且模型在挖掘多行为之间的依赖挖掘等任务上表现优异.

针对位于地球表面的无线静默目标，本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同，新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束，并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.文中首先将基于外辐射源雷达系统的非线性观测方程转化为伪线性观测方程，然后利用一阶误差分析方法推导该观测方程中的误差渐近统计特性，并进而构建含双重二次等式约束的目标位置与速度联合估计准则.针对此优化模型，文中提出了一种基于拉格朗日乘子法的目标位置与速度解耦合优化算法，其中仅需对目标位置向量进行迭代计算，而目标速度向量是以闭式解的形式给出，因此可减少迭代初始值的影响与局部收敛的风险.此外，文中还在双重二次等式约束条件下推导了基于外辐射源雷达系统的运动目标定位的克拉美罗界，定量刻画了等式约束所产生的性能增益，并结合一阶误差分析与拉格朗日乘子法证明了新方法的渐近统计有效性.仿真实验结果验证了所提定位方法的优势.