CN115236631A - 一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种针对恶劣环境的光量子自适应测距方法。该方法首先利用泵浦光通过参量下转换过程产生闲置光子和信号光子；然后通过双波长偏振分束器和扩束器将它们分开，闲置光直接由本地单光子探测器探测，信号光发送至待测目标，并反射回本地用另一单光子探测器探测；其次，测量测距系统所处环境噪声引起的误差和光路固有误差；再次，将限制光子和信号光子的到达时间分组后计算其相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调整分组长度；接着利用双向长短期记忆网络来对各分组数据进行可靠性判断；最后，选择可靠性得分较高的分组，利用符合计数算法完成目标距离的估计。

Description

一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法

技术领域

本发明设计光学测距领域，特别涉及一种通过可靠分组数据选择来提升恶劣环境下的光量子高精度测距方法。

背景技术

测距技术，作为一种实现未知目标定位与导航的基础技术，与人民生活和国防建设息息相关。随着科技和社会的不断发展，人们对目标探测的精度和分辨率有着越来越高的要求，尤其是在精密仪器加工、大型构件的制造与装配、航空航天探测、风电等领域。

由于激光在大气中传播发散角小，且能量集中，抗干扰性强，激光测距技术在地球重力探测、空间距离测量等远距离和高精度场景中广泛应用。传统激光测距技术主要利用激光优越的相干性和方向性进行高精度测量，主要包括光脉冲测距、相位调制测距、光干涉测距。光脉冲测距在长距离传输时性能保持较好，测量方法简单，但是精度不高；相位调制测距技术的精度受到激光重复频率限制，存在周期模糊误差；尽管光干涉测距的精度高，但是干涉成立的条件较为苛刻，没有区分背景光和信号光的能力，应用场景十分有限。

近年来，随着激光器、单光子探测器(Single Photon Detector,SPD)以及时间数字转换技术(Time Digital Convert,TDC)的快速发展，单个光子到达时间可以实现皮秒级的测量精度，大大推动基于单光子测量的精密测距技术的快速发展。单光子测距技术是在光子计数技术的基础上发展起来的，已经在低光照水平成像、卫星测高、遥感成像等领域广泛应用。该技术在通过高精度的SPD检测低强度、高重复频率的单光子光脉冲后，主要利用时间相关单光子计数方法分析单光子脉冲的相关统计特性，实现对目标的探测。但是该技术的高精度和高分辨率的实现依赖光子在很长的时间尺度(例如，几秒钟)内的累计，不利于测距系统稳定性和实时性的提升。在这种情况下，纠缠光子测距技术在相关领域中发挥越来越重要的作用。

基于量子纠缠的测距技术主要利用Michelson、HOM(Hong-Ou-Mandel)和HBT(Hanbury Brown Twiss)干涉仪结构实现测距。采用Michelson干涉仪对纠缠双光子进行关联测量存在整周模糊度问题；采用HOM干涉仪可实现阿秒时间分辨率，但是该方法一定程度上依赖于光学延迟器，且容易受到相位噪声的干扰；基于HBT干涉仪的测距方法利用光场强度涨落的关联测量取代光场强度分布的测量，本质是测量纠缠光子对的二阶关联函数，可在3km光纤上实现皮秒级时间分辨率。基于HBT干涉仪的纠缠测距方法对相位噪声不敏感，其二阶关联函数的最大值与光程差之间具有唯一的对应关系，已经广泛应用于长距离传输中的量子中继方案中。上述方案主要是在实验室环境中探寻纠缠测距的理论极限，实际应用中的纠缠测距还面临许多挑战。纠缠源的制备，纠缠光子的分发、器件性能等诸多因素都限制了纠缠测距系统的测距精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对恶劣环境的光量子自适应测距方法。该方法通过设计数据分组算法和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)来分离纠缠光子和噪声光子，可以有效处理恶劣环境中的数据异常问题，在不同测试环境下都具有较好的测距精度和鲁棒性。

本发明所采取的技术方案为：一种基于相对量子效率和Bi-LSTM网络的光量子自适应测距方法，具体包括以下步骤：

步骤一、利用带宽为160MHz连续窄线宽半导体激光器(Semiconductor Laser,SL)产生波长为405nm的泵浦光；

步骤二、使405nm的泵浦光依次通过半波片(Half Wave Plate,HWP)、四分之一波片(Quarter Wave Plate,QWP)、偏振分束器(Polarizing Beam Splitter,PBS)和双波长反射镜(Dual-wavelength reflector,DR)，完成泵浦光的滤波和水平极化；

步骤三、使滤波和水平极化后的泵浦光进入Sagnac环路，通过周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体发生自发参量下转换(Spontaneous ParametricDown Conversion,SPDC)。在SPDC过程中，一个波长为405nm的泵浦光子通过PPKTP晶体后分裂为两个波长为810nm的光子，这两个光子通过Sagnac干涉环结构后处于偏振纠缠状态；

步骤四、使纠缠光子对通过双波长偏振分束器(Dual-wavelength PolarizingBeam Splitter,DPBS)，利用偏振态将其分离成闲置光子和信号光子；

步骤五、令闲置光子通过DR后，经准直器(Optical Collimator,OC)耦合进入光纤，最后被SPD1探测。信号光子通过PBS、QWP、扩束器(Beam Expander,BE)和反射镜后被发射出去，经目标反射后最终被SPD2检测；

步骤六、将信号光子和闲置光子到达时间序列通过TDC技术保存在本地，分别记为CH1和CH2；

步骤七、测量测距系统所处环境中噪声引起的误差和光路固有误差；

步骤八、对CH1和CH2进行数据分组后计算各分组的相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调节各分组的长度；

步骤九、绘制各分组数据的符合计数曲线，并输入Bi-LSTM网络进行可靠性判断，返回可靠性得分c；

步骤十、筛选c≥0.8的分组，首先计数这些分组的符合计数函数峰值偏移量，然后减去环境中噪声引起的误差和光路固有误差计算后并进行滤波处理，最后估计目标距离。

所述步骤七中包括以下步骤：

步骤七(一)、将反射镜放置在BE的正前方，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₁和CH2₁；

步骤七(二)、将反射镜放置在BE的正前方d₀处，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₂和CH2₂。

所述步骤八中包括以下步骤：

步骤八(一)、设置单次测试时间为T_c，一个簇的时间长度T_g，单个簇中所含分组个数p和门限值α；

步骤八(二)、将闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1和CH2分为q＝T_c/T_g个簇，每个簇含有p个分组，可表示为：

步骤八(三)、计算每个分组中的相对量子效率η_g：

其中，n_g(g＝1,2,…p)为第g个分组中的光子对数，N_k(k＝1,2,…q)为每个簇中的光子数；

步骤八(四)、将各个分组的相对量子效率存储在p×q的矩阵E和F中：

步骤八(五)、计算矩阵E和F的方差之和v，当v≤α时保留分组，否则令T_g＝T_g+100，返回步骤八(二)。

所述步骤九中包括以下步骤：

步骤九(一)、假设SPD的时间分辨率为T_s，分组数据的长度为T，E＝{t_1,1 t_1,2…t_1,i…t_1,m}和F＝{t_2,1 t_2,2…t_2,j…t_2,n}，设置符合计数过程中的迭代步长为s，符合门宽为δ，E和F的长度分别记作m和n；

步骤九(二)、初始化符合计数值为cn＝0；初始化变量kk＝-1，迭代次数

其中

表示向下取整；

步骤九(三)、令kk＝kk+1，i＝0，若kk≤k，τ_kk＝s·kk，执行步骤九(四)，否则执行步骤九(六)；

步骤九(四)、令j＝0，i＝i+1；若i≤m，执行步骤九(五)；若i＞m，令符合计数值count(kk)＝cn，执行步骤九(三)；

步骤九(五)、令j＝j+1；若j≤n，判断|t_2,j-τ_kk-t_1,i|≤δ和|t_2,j-t_2,j-1|＜T_s是否同时成立，若同时成立，令cn＝cn+1后进入步骤九(四)，否则进入步骤九(五)；若j＞n，执行步骤九(四)；

步骤九(六)、绘制count的曲线，并输入Bi-LSTM网络计算可靠性得分c。

所述步骤十中包括以下步骤：

步骤十(一)、计算CH1₂和CH2₂符合计算函数count的峰值偏移量τ₁和τ₂；

步骤十(二)、利用符合计数算法计算R个可靠分组数据的count的峰值偏移量τ_r(r＝1,2,…R)，并进行滤波处理；

步骤十(三)、解算目标的距离d：

其中，c＝3×10⁸m/s表示光速。

附图说明

图1为本发明光量子测距光路图

图2为本发明符合计数函数count的曲线图；

图3为本发明Bi-LSTM网络结构图；

图4为本发明的测距误差图

具体实施方案

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

步骤一、利用带宽为160MHz连续窄线宽半导体激光器(Semiconductor Laser,SL)产生波长为405nm的泵浦光；

步骤二、使405nm的泵浦光依次通过半波片(Half Wave Plate,HWP)、四分之一波片(Quarter Wave Plate,QWP)、偏振分束器(Polarizing Beam Splitter,PBS)和双波长反射镜(Dual-wavelength reflector,DR)，完成泵浦光的滤波和水平极化；

步骤三、使滤波和水平极化后的泵浦光进入Sagnac环路，通过周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体发生自发参量下转换(Spontaneous ParametricDown Conversion,SPDC)。在SPDC过程中，一个波长为405nm的泵浦光子通过PPKTP晶体后分裂为两个波长为810nm的光子，这两个光子通过Sagnac干涉环结构后处于偏振纠缠状态，它们在时间和偏振态上不可预测和区分，在能量和动量上与泵浦光满足守恒，即频率满足w_p＝w_i+w_s，波矢满足

步骤四、使纠缠光子对通过双波长偏振分束器(Dual-wavelength PolarizingBeam Splitter,DPBS)，利用偏振态将其分离成闲置光子和信号光子；

步骤五、令闲置光子通过DR后，经准直器(Optical Collimator,OC)耦合进入光纤，最后被SPD1探测。信号光子通过PBS、QWP、扩束器(Beam Expander,BE)和反射镜后被发射出去，经目标反射后最终被SPD2检测。其中，SPD探测到光子的概率可以表示为：

其中，t为探测到光子的时间，d为SPD与光源的距离，

和

为电场

的正频项和负频项，满足

由于电场已经被量子化，所以

和

可以用每秒的光子数表示，

表示期望。由于信号光子和闲置光子是一对在频率上纠缠的光子，根据量子场论，在距离光源d₁和d₂分别探测到信号光子和闲置光子的概率与光场强度涨落的二阶关联函数成正比：

其中，t₁,t₂分别为信号光子和闲置光子被探测到的时间。将二阶关联函数归一化后可表示为：

步骤六、将信号光子和闲置光子到达时间序列通过TDC技术保存在本地，分别记为CH1和CH2；

步骤七、测量测距系统所处环境中噪声引起的误差和光路固有误差；

步骤八、对CH1和CH2进行数据分组后计算各分组的相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调节各分组的长度；

步骤九、实际中常常使用符合计数算法来筛选纠缠光子对，代替关于光子场的相关测量。通过将CH2移动不同的时延τ，可以得到不同时延下的符合计数函数count(τ)。当符合门宽δ远小于光场的相干时间τ_c时，count(τ)与二阶关联函数g⁽²⁾(d₁,d₂,t₁,t₂)满足关系：

其中T_c是数据采样时间，R₁和R₂分别为SPD1和SPD2的光子计数率；绘制各分组数据的符合计数曲线，并输入Bi-LSTM网络进行可靠性判断，返回可靠性得分c；

步骤十、筛选c≥0.8的分组，首先计数这些分组的符合计数函数峰值偏移量，然后减去环境中噪声引起的误差和光路固有误差计算后并进行滤波处理，最后估计目标距离。

所述步骤七中包括以下步骤：

步骤七(一)、将反射镜放置在BE的正前方，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₁和CH2₁；

步骤七(二)、将反射镜放置在BE的正前方d₀处，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₂和CH2₂。

所述步骤八中包括以下步骤：

步骤八(一)、设置单次测试时间为T_c，一个簇的时间长度T_g，单个簇中所含分组个数p和门限值α；

步骤八(二)、将闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1和CH2分为q＝T_c/T_g个簇，每个簇含有p个分组，可表示为：

步骤八(三)、计算每个分组中的相对量子效率η_g：

其中，n_g(g＝1,2,…p)为第g个分组中的光子对数，N_k(k＝1,2,…q)为每个簇中的光子数；

步骤八(四)、将各个分组的相对量子效率存储在p×q的矩阵E和F中：

步骤八(五)、计算矩阵E和F的方差之和v，当v≤α时保留分组，否则令T_g＝T_g+100，返回步骤八(二)。

所述步骤九中包括以下步骤：

步骤九(一)、假设SPD的时间分辨率为T_s，分组数据的长度为T，E＝{t_1,1t_1,2…t_1,i…t_1,m}和F＝{t_2,1t_2,2…t_2,j…t_2,n}，设置符合计数过程中的迭代步长为s，符合门宽为δ，E和F的长度分别记作m和n；

步骤九(二)、初始化符合计数值为cn＝0；初始化变量kk＝-1，迭代次数

其中

表示向下取整；

步骤九(三)、令kk＝kk+1，i＝0，若kk≤k，τ_kk＝s·kk，执行步骤九(四)，否则执行步骤九(六)；

步骤九(四)、令j＝0，i＝i+1；若i≤m，执行步骤九(五)；若i＞m，令符合计数值count(kk)＝cn，执行步骤九(三)；

步骤九(五)、令j＝j+1；若j≤n，判断|t_2,j-τ_kk-t_1,i|≤δ和|t_2,j-t_2,j-1|＜T_s是否同时成立，若同时成立，令cn＝cn+1后进入步骤九(四)，否则进入步骤九(五)；若j＞n，执行步骤九(四)；

步骤九(六)、绘制count的曲线，并输入Bi-LSTM网络计算可靠性得分c。

所述步骤十中包括以下步骤：

步骤十(一)、计算CH1₂和CH2₂符合计算函数count的峰值偏移量τ₁和τ₂；

步骤十(二)、利用符合计数算法计算R个可靠分组数据的count的峰值偏移量τ_r(r＝1,2,…R)，并进行滤波处理；

步骤十(三)、解算目标的距离d：

其中，c＝3×10⁸m/s表示光速。

Claims (5)

1.一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、利用带宽为160MHz连续窄线宽半导体激光器(Semiconductor Laser,SL)产生波长为405nm的泵浦光；

步骤二、使405nm的泵浦光依次通过半波片(Half Wave Plate,HWP)、四分之一波片(Quarter Wave Plate,QWP)、偏振分束器(Polarizing Beam Splitter,PBS)和双波长反射镜(Dual-wavelength reflector,DR)，完成泵浦光的滤波和水平极化；

步骤三、使滤波和水平极化后的泵浦光进入Sagnac环路，通过周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体发生自发参量下转换(Spontaneous ParametricDown Conversion,SPDC)。在SPDC过程中，一个波长为405nm的泵浦光子通过PPKTP晶体后分裂为两个波长为810nm的光子，这两个光子通过Sagnac干涉环结构后处于偏振纠缠状态；

步骤四、使纠缠光子对通过双波长偏振分束器(Dual-wavelength Polarizing BeamSplitter,DPBS)，利用偏振态将其分离成闲置光子和信号光子；

步骤五、令闲置光子通过DR后，经准直器(Optical Collimator,OC)耦合进入光纤，最后被SPD1探测。信号光子通过PBS、QWP、扩束器(Beam Expander,BE)和反射镜后被发射出去，经目标反射后最终被SPD2检测；

步骤六、将信号光子和闲置光子到达时间序列通过TDC技术保存在本地，分别记为CH1和CH2；

步骤七、测量测距系统所处环境中噪声引起的误差和光路固有误差；

步骤八、对CH1和CH2进行数据分组后计算各分组的相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调节各分组的长度；

步骤九、绘制各分组数据的符合计数曲线，并输入Bi-LSTM网络进行可靠性判断，返回可靠性得分c；

步骤十、筛选c≥0.8的分组，首先计数这些分组的符合计数函数峰值偏移量，然后减去环境中噪声引起的误差和光路固有误差计算后并进行滤波处理，最后估计目标距离。

2.根据权利要求1所述的一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法，其特征在于：所述步骤七中包括以下步骤：

步骤七(一)、将反射镜放置在BE的正前方，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₁和CH2₁；

步骤七(二)、将反射镜放置在BE的正前方d₀处，分别记录闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1₂和CH2₂。

3.根据权利要求1所述的一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法，其特征在于：所述步骤八中包括以下步骤：

步骤八(一)、设置单次测试时间为T_c，一个簇的时间长度T_g，单个簇中所含分组个数p和门限值α；

步骤八(二)、将闲置光子和信号光子的到达时间序列CH1和CH2分为q＝T_c/T_g个簇，每个簇含有p个分组，可表示为：

步骤八(三)、计算每个分组中的相对量子效率η_g：

其中，n_g(g＝1,2,…p)为第g个分组中的光子对数，N_k(k＝1,2,…q)为每个簇中的光子数；

步骤八(四)、将各个分组的相对量子效率存储在p×q的矩阵E和F中：

步骤八(五)、计算矩阵E和F的方差之和v，当v≤α时保留分组，否则令T_g＝T_g+100，返回步骤八(二)。

4.根据权利要求1所述的一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法，其特征在于：所述步骤九中包括以下步骤：

步骤九(一)、假设SPD的时间分辨率为T_s，分组数据的长度为T，E＝{t_1,1 t_1,2 … t_1,i …t_1,m}和F＝{t_2,1 t_2,2 … t_2,j … t_2,n}，设置符合计数过程中的迭代步长为s，符合门宽为δ，E和F的长度分别记作m和n；

步骤九(二)、初始化符合计数值为cn＝0；初始化变量kk＝-1，迭代次数

其中

表示向下取整；

步骤九(三)、令kk＝kk+1，i＝0，若kk≤k，τ_kk＝s·kk，执行步骤九(四)，否则执行步骤九(六)；

步骤九(四)、令j＝0，i＝i+1；若i≤m，执行步骤九(五)；若i＞m，令符合计数值count(kk)＝cn，执行步骤九(三)；

步骤九(五)、令j＝j+1；若j≤n，判断|t_2,j-τ_kk-t_1,i|≤δ和|t_2,j-t_2,j-1|＜T_s是否同时成立，若同时成立，令cn＝cn+1后进入步骤九(四)，否则进入步骤九(五)；若j＞n，执行步骤九(四)；

步骤九(六)、绘制count的曲线，并输入Bi-LSTM网络计算可靠性得分c。

5.根据权利要求1所述的一种恶劣环境下的光量子自适应测距方法，其特征在于：所述步骤十中包括以下步骤：

步骤十(一)、计算CH1₂和CH2₂符合计算函数count的峰值偏移量τ₁和τ₂；

步骤十(二)、利用符合计数算法计算R个可靠分组数据的count的峰值偏移量τ_r(r＝1,2,…R)，并进行滤波处理；

步骤十(三)、解算目标的距离d：

其中，c＝3×10⁸m/s表示光速。

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