运动模糊图像点扩散函数（PSF）的精确估算是模糊图像复原的关键。为了提高PSF参数估计的准确性，消除频谱图中央亮线对模糊角度估计的干扰，提出一种运用窗函数来提高PSF参数估计精度的方法。对运动模糊图像进行二维离散傅里叶变换和对数运算，计算图像的功率频谱图，对频谱图像添加窗函数Hanning，对处理后的图像进行中值滤波平滑处理和二值变换处理，再结合形态学算法和Canny算子边缘检测对频谱图进行优化，最后通过Radon变换，得到模糊方向。根据模糊方向结果，在模糊角度方向上对运动模糊图像的频谱图进行Radon变换，分析负峰值之间的距离，得到暗条纹间距，根据暗条纹间距与模糊长度之间的关系，求出模糊长度，从而完成两个点扩散函数参数的估算。结果显示，与现有算法相比，所提算法提高了参数估计的精度，复原时产生的振铃和伪影现象减少，充分利用图像信息的同时操作简便。
窗函数 运动模糊图像 图像复原 点扩散函数 参数估计 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437007
1 南京大学现代工程与应用科学学院，江苏 南京 210023
2 智能光传感与调控技术教育部重点实验室，江苏 南京 210023
3 人工微结构科学与技术协同创新中心，江苏 南京 210023
4 南京大学固体微结构物理国家重点实验室，江苏 南京 210023
量子精密测量作为当代量子力学的主要应用方面之一，近些年来一直是量子科技的重要研究和发展方向。量子精密测量的主要研究目标是针对物理系统中的未知参数，利用量子资源进行量子增强测量，以提升参数测量精度。与其他物理系统相比，光子系统具有相干时间长、不易受到环境干扰等优越性，因而常被用作量子信息处理的载体。以光子为基础的传感器提升传感精度是光量子精密测量的主要任务。介绍了量子精密测量的一般性原理，给出参数估计的量子极限精度下界。同时，介绍了目前光量子精密测量的理论与实验研究进展以及相应的挑战。
量子光学 量子精密测量 参数估计 海森堡极限 传感
1 中国工程物理研究院 a.电子工程研究所
2 b.研究生院，四川绵阳 621999
针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题，将 Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合，提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用 Hough变换，从距离像图像中提取目标运动轨迹特征，校正距离走动并解速度模糊; 然后利用 MDCFT校正多普勒频率徙动，估计目标运动参数; 最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明，该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法，其抗噪声能力提升了约 17.6 dB; 即使雷达回波输入信噪比低至 -35 dB，该方法仍可精确估计目标运动参数，充分聚焦目标回波能量。
目标检测 运动参数估计 长时间积累 Hough变换 修正离散 Chirp-Fourier变换 target detection motion parameter estimation long-time coherent integration Hough Transform Modified Discrete Chirp-Fourier Transform 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(5): 601
东北师范大学量子科学中心 吉林 长春 130024
量子Fisher信息作为精密测量领域中的重要概念, 其倒数给出被测参数可达精度的上限。本文利用右对数导数给出开放量子系统量子Fisher信息流的表达式, 并将其应用于与非马尔可夫环境相互作用的二能级系统, 讨论了利用右对数导数给出的量子Fisher信息流的正负性与非马尔可夫过程之间的关系。此外, 系统在演化的过程中, 量子Fisher信息流存在奇异性, 该奇异性与量子Fisher信息的奇异性同时出现, 它们均来源于密度矩阵某一趋于零的本征值。
参数估计 量子Fisher信息 右对数导数 开放量子系统 非马尔可夫 parameter estimation quantum Fisher information flow right logarithmic derivative open quantum system non-Markovian 量子光学学报
2023, 29(1): 010301
Author Affiliations
Abstract
1 Quantum Institute for Light and Atoms, State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, Department of Physics, School of Physics and Electronic Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China
2 Shanghai Branch, Hefei National Laboratory, Shanghai 201315, China
3 School of Physics and Astronomy, and Tsung-Dao Lee Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
4 Shanghai Research Center for Quantum Sciences, Shanghai 201315, China
5 Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Shanxi University, Taiyuan 030006, China
Quantum parameter estimation is a crucial tool for inferring unknown parameters in physical models from experimental data. The Jaynes–Cummings model is a widely used model in quantum optics that describes the interaction between an atom and a single-mode quantum optical field. In this Letter, we systematically investigate the problem of estimating the atom-light coupling strength in this model and optimize the initial state in the full Hilbert space. We compare the precision limits achievable for different optical field quantum states, including coherent states, amplitude- and phase-squeezed states, and provide experimental suggestions with an easily prepared substitute for the optimal state. Our results provide valuable insights into optimizing quantum parameter estimation in the Jaynes–Cummings model and can have practical implications for quantum metrology with hybrid quantum systems.
quantum Fisher information Jaynes–Cummings model parameter estimation theory Chinese Optics Letters
2023, 21(10): 102701
1 新疆大学, 乌鲁木齐 830000
2 大连理工大学,辽宁 大连 116000
针对非均匀采样非线性系统存在外界扰动造成难以控制的问题, 利用数据驱动策略, 提出了无模型自适应准滑模控制算法。首先, 将系统动态线性化过程中的伪雅可比矩阵参数估计误差视为一种外界扰动; 其次, 利用滑模控制的方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该算法特点是: 结合了滑模控制固有的特性来减小外界扰动对系统控制作用的影响, 有效地提高了控制效果。最后, 对该控制算法的稳定性也进行了分析, 通过一个非均匀采样非线性系统的仿真实验验证了所提算法的有效性。
滑模控制 数据驱动策略 稳定性 参数估计 非均匀采样 sliding mode control data driven strategy stability parameter estimation non-uniform sampling
1 上海交通大学 网络安全技术研究院，上海 200240
2 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室，上海 200240
针对合成孔径雷达（SAR）属性散射中心估计问题，提出基于烟花算法的方法。首先，在图像域对SAR图像中高能量区域进行分割解耦，获得单个独立散射中心在图像域的表现形式。在此基础上，以属性散射中心参数化模型为基础，构建优化问题，对分离出来的单个散射中心进行最优参数的搜索。在此阶段，引入烟花算法进行参数寻优。该算法具有强大的全局和局部搜索能力，在保证优化精度的条件下避免陷入局部最优，从而保证散射中心参数估计的可靠性。在原始图像中剔除求解后的单个散射中心，对残余图像进行高能量区域分割，序惯估计下一个散射中心的属性参数。最终，获取输入SAR图像上所有散射中心的参数集。实验中，首先基于MSTAR数据集中的SAR图像进行参数估计验证，通过参数估计结果与原始图像的对比以及基于估计参数集对原始图像进行重构，反映了提出算法的有效性。此外，实验还基于估计得到的属性参数进行SAR目标识别算法验证，通过与其他参数估计算法在相同条件下进行识别性能的对比，进一步体现了提出方法在属性散射中心参数估计上的性能优势。
合成孔径雷达 属性散射中心 参数估计 烟花算法 synthetic aperture radar attributed scattering center parameter estimation firework algorithm 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210581
1 哈尔滨工业大学 光电子技术研究所 可调谐（气体）激光技术重点实验室， 黑龙江哈尔滨5000
2 复杂系统控制与智能协同技术重点实验室，北京100074
利用Gm-APD （Geiger mode avalanche photon diode）激光雷达对浓密烟雾背后的目标进行成像时，烟雾对激光的强后向散射和吸收能力，严重限制了传统算法对淹没在烟雾信号中目标信号的提取能力。提出了一种基于双参量估计的Gm-APD激光雷达透烟雾成像算法，介绍了基于Gm-APD激光雷达的触发模型和根据探测概率求解实际接收回波信号的原理，并且基于光子与烟雾粒子的碰撞理论和Mie散射理论，详细推导了Gamma模型两个参数的物理关系。根据推导的关系式提出了一种双参量估计算法，该算法考虑了如何精确估计μ，k两个参数。最后，开展了仿真和室内透雾实验，利用仿真实验检验μ，k关系式的正确性，利用室内实验验证提出算法的透雾成像能力。实验结果表明，相较于传统算法，本文提出算法重构图像的目标复原度提升了73%，结构相似性提升了0.228 9。该研究有效提升了Gm-APD激光雷达在烟雾环境中的目标感知能力。
激光雷达 透烟雾成像 Gamma模型 双参量估计 lidar imaging through smoke Gamma model dual-parameter estimation 光学 精密工程
2022, 30(19): 2370
1 中国工程物理研究院 a.电子工程研究所
2 b.研究生院, 四川绵阳 621999
针对高速机动目标的运动参数估计问题, 基于鲁棒互相关和多项式调频小波变换 (RCCF-PCT), 提出了一种高速机动目标运动参数估计方法。该方法首先采用幂率变换增强信号, 利用距离像互相关和鲁棒多项式回归完成距离徙动校正; 再采用多项式调频小波变换对多普勒徙动初步补偿后的信号进行参数化时频分析, 利用提取的时频脊特征完成目标运动参数的精确估计。通过数值实验验证了算法的有效性。
鲁棒互相关 多项式调频小波 时频表征 高速机动目标 运动参数估计 Robust Cross-Correlation Function Polynomial Chirplet Transform time-frequency representation high-speed maneuvering target motion parameter estimation 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(5): 464
1 中国科学技术大学生物医学工程学院，江苏 苏州 215163
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，江苏省医用光学重点实验室，江苏 苏州 215163
结构光照明超分辨显微镜（SIM）已成为分子细胞生物领域进行活细胞动态过程实时观测的重要工具。SIM作为一种计算成像方法，其成像质量很大程度依赖于超分辨图像重建算法的优劣。近5年来，陆续报道了近10种针对不同条件下的SIM超分辨成像开源算法，基于深度学习的SIM重建算法也层出不穷。理解各算法的原理及异同从而在实际成像实验中选择合适的成像算法，成为了SIM成像技术应用的重要环节。首先介绍了SIM成像的原理；然后分别从结构光参数估计、频谱优化的重建算法、基于深度学习的重建算法三方面介绍了SIM重建算法的最新进展，为SIM研究者及用户提供参考；最后总结了高质量SIM超分辨图像重建仍需解决的问题。
激光与光电子学进展
2022, 59(6): 0617009
