自适应量子弱测量的参量感知理论与实验研究

基本信息
批准号:61901258
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:李洪婧
学科分类:
依托单位:上海交通大学
批准年份:2019
结题年份:2022
起止时间:2020-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:
关键词:
量子信息感知量子信息检测动态参考相位自适应控制量子弱测量
结项摘要

Quantum weak measurement is an important research direction of quantum precision measurement. It is possible to sense the parameter variation based on quantum weak measurement with ultra-high precision and sensitivity, which can surpass the values of classical approach. Quantum weak measurement has attracted extensive attention from academic researchers. However, the study of quantum weak measurement is still confined to the laboratory environment. The low measurable range and poor robustness are the bottlenecks of practical application of quantum weak measurement. To break the bottleneck, an adaptive mechanism is introduced to the quantum weak measurement. A system of adaptive quantum weak measurement information processing and parameter feedback control is constructed. A dynamic reference phase is added to the quantum weak measurement system in this scheme. It is proposed to explore the rule of reference phase and the measurement parameter estimation. This scheme can improve the measurable range and precision with external disturbance. This scheme can enhance the overall performance of quantum weak measurement and provide a high value in a wide range of applications, such as aviation, spaceflight, navigation, remote sensing and target location tracking and so on.

量子弱测量是量子精密测量领域里的重要研究方向,以极高的测量精度和灵敏度感知参量变化,超越了经典方法的测量极限,受到国内外学者的广泛关注。然而,目前对量子弱测量的研究仍局限于实验室环境,影响量子弱测量实际应用的主要瓶颈是测量动态范围小和鲁棒性差。为了突破瓶颈,本项目拟对量子弱测量系统引入自适应机制,构建自适应量子弱测量信息处理与参量反馈控制系统;增加动态参考相位,探索参考相位与待测参量估计的规律;实现量子弱测量的可测范围增大和测量系统适应外部干扰的高精度测量。本项目不仅有助于量子弱测量总体性能的提升,而且为量子弱测量在航空、航天、航海、遥感测绘、目标定位跟踪等相关精密测量领域的应用奠定基础。

项目摘要

量子弱测量是量子精密测量领域里的重要研究方向,以极高的测量精度和灵敏度感知参量变化,超越了经典方法的测量极限,受到国内外学者的广泛关注。然而,目前对量子弱测量的研究仍局限于实验室环境,影响量子弱测量实际应用的主要瓶颈是测量动态范围小和鲁棒性差。为了突破瓶颈,本项目对量子弱测量系统引入自适应机制,构建自适应量子弱测量信息处理与参量反馈控制系统;增加动态参考相位,探索参考相位与待测参量估计的规律;实现量子弱测量的可测范围增大和测量系统适应外部干扰的高精度测量。在本项目的研究周期内,在国际学术期刊上发表SCI论文10篇,获授权发明专利4项,培养博士研究生4人、硕士研究生6人,均超出项目计划书预定目标。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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