面向脉冲压缩关联成像的单光子频率步进调制方法的研究

Pulse-compression ghost imaging system, which has strong capability against atmosphere turbulence and high detection signal-to-ratio, is of great significance in remote sensing and staring imaging. The detection performance of pulse-compression ghost imaging is limited by the electronics bottleneck due to its electronic modulation method. In this project, we will utilize frequency-step modulation method with microwave photonics device to improve pulse-compression ghost imaging’s modulation bandwidth. First of all, we will design a suitable frequency-step modulation method according to the feature of optical frequency comb generated by microwave photonics device. Secondly, based on broadband frequency-step modulation method, a corresponding signal processing algorithm is established, and find the factors which effect the range accuracy of pulse-compression ghost imaging system. Moreover, mechanism of influencing detection performance is analyzed. At last, how low light condition effects frequency-step modulation method is also analyzed. Based on photon counting theory, we will research how heterodyne efficiency and background count rates influent the detection performance. The method in this project can improve detection performance of pulse-compression ghost imaging system, and also be used in single photon detection. It is also a significant technological breakthrough in pulse compression correlation imaging, and the application process of pulse-compression ghost imaging can be advanced.

脉冲压缩关联成像（PCGI）具有强抗大气湍流扰动能力和高探测信噪比，在空间遥感、凝视成像等领域有重要的意义。当前PCGI的光源采用电子学的方法进行调频/幅，探测性能受到电子学瓶颈的限制。本项目将基于微波光子学器件的频率步进调制方法应用于PCGI光源的频率调制中，来提高PCGI的调制带宽。本项目首先基于微波光子学器件的频率梳的特征设计适合的频率步进调制方法，建立该方法的理论模型，以此开展提高PCGI测距分辨率机理的研究；然后基于大带宽频率步进方法建立相应的探测信号的数据处理算法，找到影响测距精度等性能参数的因素，并分析其影响探测性能的机理；最后研究弱光条件对频率步进调制方法的影响，分析光子计数的理论框架下，外差效率、背景计数等因素对探测性能的影响规律。本项目所提出的方法能够有效地提高系统的探测性能，且适用于单光子探测，在PCGI进行超远距离测距有重大的技术突破，推进脉冲PCGI的实用化进程

单像素成像技术具有作用距离远、非局域成像、抗干扰能力强的特点，广泛地应用于凝视成像、遥感成像等领域。单像素成像所面临的主要挑战是成像质量与成像帧频之间的矛盾难于协调。因此设计一套针对低采样率条件下的高质量单像素成像目标重构算法具有重要的意义和现实价值。本研究着眼于单像素实际应用场合，设计了一整套压缩感知及深度学习算法进行单像素成像的强度像距离像重构。同时瞄准未来单像素成像的在水下进行成像的应用场景，开展了水下单像素成像的研究，提出了水体退化函数补偿及生成对抗网络去噪等方法提高单像素成像的水下成像能力。本研究的主要研究内容包括：压缩感知算法、生成对抗网络算法的目标强度像重构算法研究、面向复杂水下环境的单像素成像技术的强度像增强算法研究、基于微波光子学技术的相位编码调制单像素成像的距离像重构算法研究。. 所得到的主要结果为：（1）先后提出了基于联合双边滤波的Landweber迭代重构算法和基于BM3D滤波的Split-Bregman算法实现单像素成像强度像的目标重构，设计了捷联Unet网络模型用于傅里叶单像素成像的目标重构以提高其低采样率下高质量重构的能力，设计了模糊积分算法进行二值化单像素成像的高质量重构。（2）采用水体退化函数补偿算法有效地提高了水下傅里叶单像素成像的成像质量，降低了帷幔效应对成像结果的影响，采用具有双跳跃连接模型的生成对抗网络实现单像素成像在浑浊水下环境进行高质量去噪重构。（3）设计了双电光调制器的相位编码3D单像素成像系统和距离像解算算法，降低了单像素成像系统探测器带宽的要求，解决了探测距离和测距分辨率之间的矛盾。. 上述研究结果均通过理论分析、数值仿真、实验验证等手段证明了方法的可行性，并对单像素成像未来的发展和实际应用夯实了基础。经项目总结，目前已经发表了SCI/EI论文11篇，培养研究生5名。