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一種QPSK調(diào)制量子增強接收的混合測量優(yōu)化方案

MEMS ? 來源:光電e+ ? 2023-07-19 09:20 ? 次閱讀

導(dǎo)讀

在空間相干激光通信高速化、深空化、集成化和網(wǎng)絡(luò)化的愿景驅(qū)動下,單光子級微弱信號的高靈敏度探測技術(shù)成為研究熱點之一。當前空間相干激光通信系統(tǒng)通常采用DPSK、QPSK以及PPM調(diào)制方式為主,高階調(diào)制對于高維相干態(tài)區(qū)分探測提出了更高的要求,如何發(fā)展適用于高階調(diào)制微弱信號的高靈敏度探測技術(shù)是未來研究的重要方向之一。 在經(jīng)典理論框架下,傳統(tǒng)相干探測方法受限于散粒噪聲對應(yīng)的標準量子極限,而量子增強接收技術(shù)通過引入位移算子將BPSK、QPSK等調(diào)制的相干態(tài)探測轉(zhuǎn)化/映射為光子數(shù)態(tài)測量,采用單光子探測器/光子數(shù)區(qū)分探測器可以在能量和帶寬的應(yīng)用上展現(xiàn)量子探測技術(shù)的優(yōu)勢,實現(xiàn)微弱信號相干探測標準量子極限的突破。

研究背景

量子增強接收技術(shù)通過自適應(yīng)反饋算法實現(xiàn)本振光位移算子的高精度制備控制,通過光路結(jié)構(gòu)的設(shè)計、器件參數(shù)的合理選擇實現(xiàn)信號光、本振光高穩(wěn)定干涉,將相干態(tài)的區(qū)分問題轉(zhuǎn)化為光子數(shù)態(tài)測量。目前量子增強接收技術(shù)常用的自適應(yīng)反饋判決策略有兩種:最小錯誤概率識別(MED)和無歧義量子態(tài)識別(USD)。USD允許存在無法識別的現(xiàn)象以實現(xiàn)絕對正確的判決,通常采用輪詢淘汰的方法來進行判決,然而,由于微弱光信號的能量有限,傳統(tǒng)USD量子增強接收方法的適用微弱信號范圍較小,微弱信號識別的錯誤率較高。

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圖1 具有穩(wěn)定性控制和反饋模塊的同源本振光量子增強接收機結(jié)構(gòu)圖

主要內(nèi)容

本文采用的“經(jīng)典調(diào)制+量子測量”系統(tǒng)結(jié)構(gòu),選擇目前空間相干光通信應(yīng)用最廣泛的QPSK調(diào)制編碼方式,提出一種USD量子增強接收混合測量優(yōu)化模型,將高維的四態(tài)相干態(tài)識別問題轉(zhuǎn)化為低維二態(tài)識別問題,通過梯度下降法優(yōu)化了能量分區(qū)比例,分析了探測器的探測效率和暗計數(shù)、位移操作的干涉度和透射率等非理想因素,為提高QPSK相干態(tài)USD量子增強接收的實際應(yīng)用提供了參考。

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圖2 本文提出的USD量子增強接收混合測量方案圖

本文提出的USD混合測量方案收到QPSK相干態(tài)信號后通過特定透射率和反射率的分束器將信號分為兩部分。一部分輸入經(jīng)典平衡零差測量階段,判斷接收到的相干態(tài)在復(fù)平面上位于X軸的上半部還是下半部,實現(xiàn)QPSK四態(tài)識別問題到BPSK二態(tài)識別問題的轉(zhuǎn)化,并將判決結(jié)果輸入到BPSK量子增強接收測量階段,選擇相對應(yīng)的位移算子進行下一步增強接收。同時采用梯度下降法優(yōu)化能量分區(qū)比例,相比于傳統(tǒng)QPSK量子增強接收方案,混合測量方案具有更高的無歧義結(jié)論率。

研究前景與展望

量子增強接收技術(shù)已經(jīng)在理論和實驗方面展現(xiàn)出突破標準量子極限并不斷逼近Helstrom極限的潛力,但是微弱信號相干探測量子增強接收技術(shù)研究尚面臨一些實際應(yīng)用問題。在系統(tǒng)發(fā)送端調(diào)制維度方面,目前量子增強接收主要適用于BPSK、QPSK等調(diào)制方式,未來可以設(shè)計適用于更高維度調(diào)制的自適應(yīng)反饋算法策略,在兼顧硬件設(shè)備條件(電學(xué)器件的響應(yīng)時間、探測帶寬等)下能夠更快更高效的區(qū)分相干態(tài);在探測接收物理實現(xiàn)維度方面,開展高精度的本振光位移算子制備,提高本振光位移算子與信號光之間的高干涉度是提高量子增強接收物理實現(xiàn)的重要保證,同時未來基于光子數(shù)分辨探測、共軛探測接收的量子增強接收理論與實驗(EPJ Quantum Technology volume 10,12 (2023))也是有意義的研究方向。





審核編輯:劉清

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原文標題:微弱光信號的量子增強接收優(yōu)化方法

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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