该效果初次构建了一种根据双频超外表的无线传能、感知定位和通讯一体化体系，（Adaptive wireless power transmission，简称 AWPT）。
与传统无线充电方法比较，AWPT 技能可以明显提高无线能量传输功率，习惯动态、杂乱的使用场景，如移动电子设备、无人机、智能家居及可穿戴设备等。它不仅能推进绿色动力可持续开展的进程，削减对传统有线电源的依靠，还为物联网、智能设备及先进的技能（如无人驾驶、智能机器人等）供给安稳牢靠的动力供应，并在未来智能技能的遍及中具有极端严重的使用潜力。
研讨人员针对准确近场无线定位、自习惯无线能量传输、高效无线能量搜集等问题，构建的根据双频超外表 CNN 近场定位的自习惯无线传能网络，完成了一起的方针定位和波束调控。
该研讨还使用数字编码超外表对电磁波的灵敏调控特性，将无线能量实时、高效地聚集到动态的终端设备上，完成无电池供电的感知定位和通讯一体化体系。
此外，研讨人员使用整流进程（RF-DC）中发生的二阶谐波作为定位信号进行反应，经过联合时空编码技能和卷积神经网络（CNN），初次在单发单收（SISO）体系上完成了 3mm 分辨率的近场定位精度。
西安电子科技大学表明，该研讨是面向无线传能感知定位和通讯一体化范畴的探究，将推进6G 物联网（IoT）、信息超外表、智能无人机等职业的开展。