Journal · 2024
Metasurface-enabled multifunctional single-frequency sensors without external power
Abstract
Abstract IoT sensors are crucial for visualizing multidimensional and multimodal information and enabling future IT applications/services such as cyber-physical spaces, digital twins, autonomous driving, smart cities and virtual/augmented reality (VR or AR). However, IoT sensors need to be battery-free to realistically manage and maintain the growing number of available sensing devices. Here, we provide a novel sensor design approach that employs metasurfaces to enable multifunctional sensing without requiring an external power source. Importantly, unlike existing metasurface-based sensors, our metasurfaces can sense multiple physical parameters even at a fixed frequency by breaking classic harmonic oscillations in the time domain, making the proposed sensors viable for usage with limited frequency resources. Moreover, we provide a method for predicting physical parameters via the machine learning-based approach of random forest regression. The sensing performance was confirmed by estimating the temperature and light intensity, and excellent determination coefficients larger than 0.96 were achieved. Our study affords new opportunities for sensing multiple physical properties without relying on an external power source or requiring multiple frequencies, which markedly simplifies and facilitates the design of next-generation wireless communication systems.
Research Note
デジタルツインや自動運転、スマートシティのように、現実の空間の状態を細かく取り込んで使うシステムでは、センサの数が際限なく増えていきます。そうなると電池の交換や充電が全体の維持コストを決めてしまうため、外部電源を必要としないセンサが要ります。ただ、電源を持たないセンサは電波の反射特性で情報を返すことになるので、測りたい物理量の数だけ周波数を割り当てる必要があり、周波数資源の面で数を増やしにくいという制約がありました。
本研究では、メタサーフェスを用いて、単一の周波数のままで複数の物理量を測れるセンサの設計法を示しています。鍵になるのは、時間領域における古典的な調和振動の関係をあえて崩すという考え方で、これによって周波数を変えずに応答の違いを作り出せます。メタサーフェスというのは、波長より小さな構造を平面に並べて電磁波への応答を設計した表面のことです。
得られた応答から実際の物理量を求める部分には、ランダムフォレスト回帰による機械学習の手法を用いています。温度と光強度を推定する実験では、いずれも決定係数 0.96 を超える精度が得られました。
外部電源も複数の周波数も要らずに複数の物理量を測れるようになったことで、次世代の無線通信システムにおけるセンサの設計をかなり単純にできます。
