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中國(guó)科大在基于里德堡原子的多頻率微波無(wú)線傳感方面取得重要進(jìn)展

發(fā)布:cyqdesign 2022-04-15 17:16 閱讀:1002
中國(guó)科大郭光燦院士團(tuán)隊(duì)在多頻率微波傳感上取得新進(jìn)展。該團(tuán)隊(duì)史保森、丁冬生課題組利用人工智能的方法實(shí)現(xiàn)了基于里德堡原子多頻率微波的精密探測(cè),相關(guān)成果4月14日以“Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwave recognition”為題發(fā)表在國(guó)際知名學(xué)術(shù)期刊《Nature communications》上。 QY/w  
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近日國(guó)務(wù)院發(fā)布的《計(jì)量發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》提出在2035年建成以量子計(jì)量為核心,科技水平一流、符合時(shí)代發(fā)展需求和國(guó)際化發(fā)展潮流的國(guó)家現(xiàn)代化先進(jìn)測(cè)量體系。由于里德堡原子具有較大的電偶極矩,可以對(duì)微弱的電場(chǎng)產(chǎn)生很強(qiáng)的響應(yīng),因此作為一個(gè)非常有前景的微波測(cè)量體系備受人們的青睞,取得了飛速發(fā)展。盡管如此,基于里德堡原子的微波測(cè)量領(lǐng)域還存在很多科學(xué)問(wèn)題亟待解決,其中多頻率微波接收就是其中一項(xiàng)難題:這是因?yàn)槎囝l率微波在原子中會(huì)引起復(fù)雜的干涉模式,嚴(yán)重干擾了信號(hào)接收與識(shí)別。 KwS@D9bok  
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近年來(lái),史保森、丁冬生領(lǐng)導(dǎo)的科研團(tuán)隊(duì)利用里德堡原子體系,聚焦量子模擬和量子精密測(cè)量科學(xué)研究,已取得了重要進(jìn)展。在本工作中,團(tuán)隊(duì)基于室溫銣原子體系,利用里德堡原子作為微波天線及調(diào)制解調(diào)器(如圖1所示),通過(guò)電磁誘導(dǎo)透明效應(yīng)成功檢測(cè)了相位調(diào)制的多頻微波場(chǎng)(頻分復(fù)用的二進(jìn)制相移鍵控信號(hào),一種在數(shù)字通信中廣泛使用信號(hào)傳輸方式),進(jìn)而將接收到的調(diào)制信號(hào)通過(guò)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)了多頻微波信號(hào)的高保真解調(diào),并進(jìn)一步檢驗(yàn)了實(shí)驗(yàn)方案針對(duì)微波噪聲的高魯棒性。 KHme&yMq  
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圖1 (a)原子能級(jí)圖。(b)實(shí)驗(yàn)裝置圖。(c-e)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的示意圖。(c)為一維卷積層(d)為雙向長(zhǎng)短期記憶層(e)為全連接層。
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該工作有效地解碼了一個(gè)含噪聲QR碼的FDM相移鍵控信號(hào)(如圖2所示),準(zhǔn)確率高達(dá)99.32%。研究成果表明,基于深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)的里德堡微波接收器可允許一次直接解碼20路頻分復(fù)用(FDM)信號(hào),不需要多個(gè)帶通濾波器和其他復(fù)雜電路。這項(xiàng)工作的創(chuàng)新之處在于提出并實(shí)現(xiàn)了在不求解主方程的情況下,有效探測(cè)多頻率微波電場(chǎng)的方案,既利用了里德堡原子的靈敏度優(yōu)勢(shì),同時(shí)也降低了噪聲的影響。該工作將原子傳感與深度學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合,為精密測(cè)量領(lǐng)域與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉結(jié)合提供了重要參考。此外,該成果還可以應(yīng)用于同時(shí)探測(cè)多個(gè)目標(biāo)。 Nc`L;CP  
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圖2 為機(jī)器學(xué)習(xí)解碼結(jié)果。(a-c)為訓(xùn)練時(shí)間不同時(shí),深度學(xué)習(xí)模型對(duì)傳輸信號(hào)的恢復(fù)結(jié)果。
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該工作得到了審稿人的高度評(píng)價(jià):“該工作展示的結(jié)果對(duì)原子分子光物理學(xué)領(lǐng)域的其他研究人員非常有用,因?yàn)樗@示了深度學(xué)習(xí)未來(lái)在原子系統(tǒng)量子增強(qiáng)傳感中的應(yīng)用。” (“The results presented here are very useful to other researchers in the field of AMO physics, because they can guide and inform future applications of deep learning to quantum-enhanced sensing with atomic systems.”) 8=l%5r^cq  
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中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室博士研究生劉宗凱為本文的第一作者,丁冬生教授、史保森教授為本文的共同通訊作者。該成果得到了科技部、基金委、中科院、安徽省重大科技專項(xiàng)以及中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的資助。 Upe%rC(  
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文章鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-29686-7
關(guān)鍵詞: 人工智能微波傳感
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