基于弱测量技术的时变参量实时估计方法和系统技术方案

技术编号:35521073 阅读:15 留言:0更新日期:2022-11-09 14:40
本发明专利技术提供了一种基于弱测量技术的时变参量实时估计方法和系统,包括:步骤1:搭建时变参量实时估计的量子弱测量光学平台,并在弱耦合过程中引入外部信号,产生时变的相位参量;步骤2:通过平衡探测器接收光强差,计算当前相位;步骤3:根据当前相位对参考相位进行调节,使系统工作在预设灵敏度及动态范围内;步骤4:重复执行步骤2和步骤3,实现对时变相位的实时估计;步骤5:待测量结束后,根据实际需要对估计结果进行数据处理。本发明专利技术不仅能够实现时变参量的高精度实时估计,还具有可调的灵敏度和动态范围,能够自适应地将弱测量置于需要的灵敏度和动态工作区间。的灵敏度和动态工作区间。的灵敏度和动态工作区间。

【技术实现步骤摘要】
基于弱测量技术的时变参量实时估计方法和系统


[0001]本专利技术涉及弱测量
,具体地,涉及一种基于弱测量技术的时变参量实时估计方法和系统。

技术介绍

[0002]量子传感通过使用量子系统或者量子资源实现以更高的灵敏度和精度对物理量进行测量,其最重要的两个特征是对感兴趣的信号的强烈响应和使不需要的噪声的干扰最小化。通常情况下,量子传感可以分为制备指针态、感兴趣的信号的参数化、读取最终状态和经典统计处理四个过程。对于许多实际应用,如量子导航、量子雷达等,感兴趣的信号通常是未知、随机且随时间变化的。因此,时变参量估计是量子传感中的一个富有潜力且具有挑战性的任务。
[0003]专利文献CN109726825A(申请号:CN201811556730.4)公开了一种弱测量中进行参量估值偏差补偿的方法及系统,包括:在弱测量过程中将引入待测参量的物理来源切断,使待测参量τ=0,通过弱测量所获得由噪声引起的参量估值偏差值Δτ;基于获得的参量估值偏差值,通过训练和测试调整机器学习模型的参数,建立机器学习模型,用于拟合参量偏差的变化趋势;在正常测量待测参量的情况下进行弱测量参量估值,利用机器学习模型估算当前时刻的参量估值偏差值并进行修正。
[0004]在量子传感领域,弱测量(weak measurement)技术在观察光的自旋霍尔效应、相位变化、时延变化等参量估计中实现了经典手段无法达到的精度和灵敏度,并且对技术噪声具有良好的抑制作用。但是,当应用弱测量技术进行时变参量估计时,光谱探测的方式响应时间较长,限制了时变参量的变化速度,以及实际中参量的大小可能对被测系统有很强的交互作用,无法满足弱测量条件,上述原因可能是导致弱测量走向广泛而复杂的实际应用的关键障碍。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷,本专利技术的目的是提供一种基于弱测量技术的时变参量实时估计方法和系统。
[0006]根据本专利技术提供的基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,包括:
[0007]步骤1:搭建时变参量实时估计的量子弱测量光学平台,并在弱耦合过程中引入外部信号,产生时变的相位参量;
[0008]步骤2:通过平衡探测器接收光强差,计算当前相位;
[0009]步骤3:根据当前相位对参考相位进行调节,使系统工作在预设灵敏度及动态范围内;
[0010]步骤4:重复执行步骤2和步骤3,实现对时变相位的实时估计;
[0011]步骤5:待测量结束后,根据实际需要对估计结果进行数据处理。
[0012]优选的,所述步骤1包括:
[0013]步骤1.1:将光源输出的光调制为前选择态|i>;
[0014]步骤1.2:待测信号进入弱测量系统,编码成为时变的相位参量相互作用表示为其中,为系统的可观测量,经过相互作用后,输出光的状态表示为
[0015]步骤1.3:将经过弱耦合的光通过分束器分成两路,第一路经过分束器,第二路经过分束器和反射镜,两路输出状态均为|Φ
i
>;
[0016]步骤1.4:分别在两路增加自适应调节的参考相位和引入的参考相位表示为
[0017]步骤1.5:调制两路后选择态,分别记作|f1>和|f2>,后选择角分别为ε
1,2
,将两路经过参量相位调节后的光分别投影到后选择态。
[0018]优选的,两路光具有相反的后选择角和参考相位,即:
[0019]优选的,所述步骤2包括:
[0020]采用光强作为探测指标进行弱测量,两路输出的光强表示为其中,I0为初始光强;
[0021]采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值其中,为弱值,ImA
w
为弱值的虚部,进而实现时变相位的估计。
[0022]优选的,所述步骤3包括:
[0023]步骤3.1:根据实际需求设定调节阈值和
[0024]步骤3.2:根据当前相位的估计值与调节阈值和进行比较,判断弱测量系统位于的动态范围,其中t
j
为当前时刻,j为序列号。
[0025]步骤3.3:根据现在所处的动态范围,对参考相位进行调节,若增大参考相位使测量位于较低的灵敏度,较大的动态范围区间;若则减小参考相位使测量位于较高的灵敏度,更小的动态范围区间;若则直接进行下一次测量。
[0026]根据本专利技术提供的基于弱测量技术的时变参量实时估计系统,包括:
[0027]模块M1:搭建时变参量实时估计的量子弱测量光学平台,并在弱耦合过程中引入外部信号,产生时变的相位参量;
[0028]模块M2:通过平衡探测器接收光强差,计算当前相位;
[0029]模块M3:根据当前相位对参考相位进行调节,使系统工作在预设灵敏度及动态范围内;
[0030]模块M4:重复调用模块M2和模块M3,实现对时变相位的实时估计;
[0031]模块M5:待测量结束后,根据实际需要对估计结果进行数据处理。
[0032]优选的,所述模块M1包括:
[0033]模块M1.1:将光源输出的光调制为前选择态|i>;
[0034]模块M1.2:待测信号进入弱测量系统,编码成为时变的相位参量相互作用表示为其中,为系统的可观测量,经过相互作用后,输出光的状态表示为
[0035]模块M1.3:将经过弱耦合的光通过分束器分成两路,第一路经过分束器,第二路经过分束器和反射镜,两路输出状态均为|Φ
i
>;
[0036]模块M1.4:分别在两路增加自适应调节的参考相位和引入的参考相位表示为
[0037]模块M1.5:调制两路后选择态,分别记作|f1>和|f2>,后选择角分别为ε
1,2
,将两路经过参量相位调节后的光分别投影到后选择态。
[0038]优选的,两路光具有相反的后选择角和参考相位,即:
[0039]优选的,所述模块M2包括:
[0040]采用光强作为探测指标进行弱测量,两路输出的光强表示为其中,I0为初始光强;
[0041]采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值其中,为弱值,ImA
w
为弱值的虚部,进而实现时变相位的估计。
[0042]优选的,所述模块M3包括:
[0043]模块M3.1:根据实际需求设定调节阈值和
[0044]模块M3.2:根据当前相位的估计值与调节阈值和进行比较,判断弱测量系统位于的动态范围,其中t
j
为当前时刻,j为序列号。
[0045]模块M3.3:根据现在所处的动态范围,对参考相位进行调节,若增大参考相位使测量位于较低的灵敏度,较大的动态范围区间;若则减小参本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,其特征在于,包括:步骤1:搭建时变参量实时估计的量子弱测量光学平台,并在弱耦合过程中引入外部信号,产生时变的相位参量;步骤2:通过平衡探测器接收光强差,计算当前相位;步骤3:根据当前相位对参考相位进行调节,使系统工作在预设灵敏度及动态范围内;步骤4:重复执行步骤2和步骤3,实现对时变相位的实时估计;步骤5:待测量结束后,根据实际需要对估计结果进行数据处理。2.根据权利要求1所述的基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,其特征在于,所述步骤1包括:步骤1.1:将光源输出的光调制为前选择态|i>;步骤1.2:待测信号进入弱测量系统,编码成为时变的相位参量相互作用表示为其中,为系统的可观测量,经过相互作用后,输出光的状态表示为步骤1.3:将经过弱耦合的光通过分束器分成两路,第一路经过分束器,第二路经过分束器和反射镜,两路输出状态均为|Φ
i
>;步骤1.4:分别在两路增加自适应调节的参考相位和引入的参考相位表示为步骤1.5:调制两路后选择态,分别记作|f1>和|f2>,后选择角分别为ε
1,2
,将两路经过参量相位调节后的光分别投影到后选择态。3.根据权利要求2所述的基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,其特征在于,两路光具有相反的后选择角和参考相位,即:ε
1,2

±
ε,4.根据权利要求3所述的基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,其特征在于,所述步骤2包括:采用光强作为探测指标进行弱测量,两路输出的光强表示为其中,I0为初始光强;采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值采用平衡探测器探测两路光强的差,在满足弱测量条件时,测量值其中,为弱值,ImA
w
为弱值的虚部,进而实现时变相位的估计。5.根据权利要求4所述的基于弱测量技术的时变参量实时估计方法,其特征在于,所述步骤3包括:步骤3.1:根据实际需求设定调节阈值和步骤3.2:根据当前相位的估计值与调节阈值和进行比较,判断弱测量系统位于的动态范围,其中t
j
为当前时刻,j为序列号;步骤3.3:根据现在所处的动态范围,对参考相位进行调节,若增大参考
相位使测量位于较低的灵敏度,较大的动态范围区间;若则减小参考相位使测量位于较高的灵敏度,更小的动态范围区间;若则直接进行下一次测量。6.一种基于弱测量技术的时...

【专利技术属性】
技术研发人员:李洪婧宋琦黄靖正谭潇睿曾贵华
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:

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