· 新型 微波超材料 及其对电磁波的自由实时调控

超材料是由亚波长单元周期或非周期地排列而组成的人工结构阵列，可通过设计结构单元及其排布来定制等效材料属性，自由地控制电磁波，带来全新的物理现象和应用，是信息领域的研究热点，四次入选《Science 》杂志遴选的 “ 十大科学突破 ” 。东南大学毫米波国家重点实验室崔铁军院士团队 在 国家自然科学基金重大项目、国家重大研发计划项目等 的支持下 ，对微波超材料进行了系统性研究，取得了一系列原始创新性成果。

突破超材料国际惯用的等效媒质表征方法，创造性地提出了用数字“0” 和 “1” 的空间编码来表征超材料的新思想及其调控电磁波的新方法，通过改变具有相位相反特征的 “0” 和 “1” 单元的空间编码序列来控制电磁波，创建了数字编码和现场可编程超材料这一新体系，有望在新体制雷达和通信系统中获得重要应用。

在国际上率先从微波传输线的角度研究人工表面等离激元（SPP ）超材料，提出一种超薄、低损耗、条带式的 SPP 传输线，能在共形曲面上传输无畸变的 SPP 波，开辟了基于 SPP 模式的微波领域新分支。

成果曾荣获《Light Science & Applications 》期刊的高被引论文奖，相关研究成果于 2014 年和 2018 年两次获得国家自然科学二等奖 ，入选2016 年美国光学学会最激动人心的 30 项同行评议光学成果、《中国激光》遴选的全球光学年度十大科研突破、国家自然科学基金基础研究年度十大进展。 崔铁军 教授由于这方面的突出贡献于 2019 年当选中国科学院院士 。

超材料技术在军事和民用领域都具有广阔的应用前景，作为一项基础前沿技术，谁率先掌握其工程应用关键技术，谁就将取得军事科技和武器装备的压倒性优势以及民用信息科技产业的颠覆式发展。目前超材料技术正处于应用转化的关键时期，尤其是正在发展中的信息超材料技术（第三代），因其可实现对电磁波的精确实时调控，并能进一步对信息进行感知、理解，甚至记忆、学习和认知，将对武器平台电磁隐身、新概念电子对抗/ 电子欺骗、新体制雷达 / 通信等应用领域产生颠覆式的影响。

·复杂电磁问题的仿真算法 与应用

随着电子科学技术的快速发展及其应用范围的不断扩大，特大复杂电磁问题的求解逐渐成为计算电磁学领域的世界性难题。本实验室在计算电磁学方面开展了卓有成效的研究工作，提出了参数化无网格高频渐近算法、透过性目标密度自适应光束追踪方法、直接时域高频算法，平面波激励下任意复杂埋地目标的时域有限积分方法，以及地海背景下目标与随机环境复合散射的测算融合技术。开发了电大尺寸快速电磁评估分析（被总装命名为高频散射国家代码软件 NESC2.0 ）、精细结构电磁分析设计、地海面目标与其所处背景环境耦合效应仿真评估以及粒子电磁仿真等算法模块，这些软件已经在包括电大 / 超电大尺寸目标及其环境的电磁散射特性预估、隐身 / 反隐身快速设计、穿墙雷达仿真、电磁逆向工程、天线天线罩一体化分析、埋地目标宽带散射特性分析、微放电、隐身性能评估和结构材料设计、第三代雷达隐身即 “ 变色龙 ” 隐身目标设计以及战场电磁态势模拟等领域取得了应用。

在高频算法研究方面：实现了基于光束追踪（ Beam Tracing ）的高频渐近电磁仿真算法和软件（ NESC ：高频散射国家代码），适用于金属、涂覆、介质目标的高频快速求解，可用于电大、超电大尺寸目标及其环境的电磁散射特性预估、隐身 / 反隐身快速设计、穿墙雷达仿真、电磁逆向工程等，已经在包括中电、中船、航空、航天多个领域各大研究院所获得应用。

在时域有限积分算法研究方面：实现了基于时域有限积分方法的全波分析算法和软件，能够解决包括金属、介质及其混合目标在内的辐射和散射问题， 擅长精细结构目标的电磁分析和时域信号的近场动态展示，平面波或天线激励下复杂地层中复杂目标的散射特性分析是其特有的功能。已经在包括天线天线罩一体化分析、埋地目标宽带散射特性分析、隐身性能评估和结构材料设计等方面获得应用。

在地海环境建模方面：实现了地海面目标与其所处背景环境耦合效应仿真评估算法及软件，支持各类分形和真实卫星测量地形（地理信息数据）以及线性和非线性动态海面，支持混凝土、沥青、沙地、草地、林地以及淡水和海水等典型地貌，包括面模型、体模型及其多层多类复合模型，可为第三代 “ 变色龙 ” 雷达隐身目标设计提供理论支撑和仿真工具，是战场电磁态势模拟的海量数据源。因为支持测量数据驱动的地形和地貌模型，其所用技术称为测算融合技术。

在应用方面：提出了基于快速电磁评估和精确全波分析方法集合的电磁逆向工程技术，能够在较高置信度下恢复非合作目标的外形和材料特性。

在基于积分方程法的快速算法和区域分解方法方面：对于电尺寸越来越大的问题，单纯发展快速算法是不能满足需求的，必须同时从计算复杂度和存储复杂度提高算法的效率。针对基于积分方程法的区域分解方法开展研究，有效地降低了快速算法的存储复杂度。近年来重点研究了针对 PEC 目标的基于积分方程的重叠型和非重叠型区域分解方法，并结合不同快速算法或压缩算法处理多尺度问题。

在低频到高频的电流电荷积分方程矩量法中，对电荷密度构造了金字塔型基函数提高精度，不但遏制了近远场的 “ 伪振荡 ” 现象，而且大幅度减少了电荷密度的未知量数目。

在带阻抗边界的目标的积分方程矩量法中，对电流密度构造了一种新型的 Buffa-Christainsen 基函数。它是无量纲的，和经典 RWG 函数一致，保证了积分方程中各个算子的离散中量纲的一致性。当表面阻抗从小到大变化时，阻抗矩阵特征值性态良好和稳定，阻抗积分方程矩量法和它的多层快速多极子快速算法的收敛效率较高。

在基于 GPU/CPU 异构平台的并行电磁算法方面：从 2013 年开始研究电磁场积分方程算法在 GPU/CPU 异构平台上实现，取得了一些阶段性要成果：提出了多层快速多极子算法（ MLFMA ）在 GPU/CPU 异构平台上的一个优化实现，在效率方面大约有 25% 的提升；提出了自适应交叉近似算法（ ACA ）在多 GPU 平台上的一个优化实现，与传统的 4 核 CPU 并行算法相比，矩阵压缩过程的最大加速比约为 82 ，而远场矩阵 - 向量积的最大加速比约为 30 ；提出了高阶矩量法（ HMoM ）在 GPU/CPU 异构平台上的一个带有核外 LU 求解器的优化实现，与国际上现有的实现比较，加速比超过 7 。