中科大团队应用深度进修加强了里德伯多频巨浪辨认

编辑 | 萝卜皮由于多频场在实际应用中的庞杂干扰,多频巨浪(MW)电场的辨认具备挑战性。鉴于里德堡原子的多频 MW 电场丈量在 MW 雷达和 MW 通讯中很有前景。然而,里德堡原子不仅对 MW 旗号敏

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由于多频场在实际应用中的庞杂干扰,多频巨浪(MW)电场的辨认具备挑战性。鉴于里德堡原子的多频 MW 电场丈量在 MW 雷达和 MW 通讯中很有前景。然而,里德堡原子不仅对 MW 旗号敏感,而且对来自原子碰撞和环境的噪声也很敏感,这意味着光原子相互作用的主导 Lindblad 主方程的解因包含噪声和高阶项而变得庞杂。

在这里,中国科学技术大学的研究团队,通过将里德堡原子与深度进修模型相结合来解决这些问题,证明该模型在不求解主方程的情况下利用了里德堡原子的灵敏度,同时还降低了噪声的影响。作为原理验证演示,深度进修加强的 Rydberg 吸收器允许直接解码频分复用旗号。这种类型的传感技术有望使鉴于里德堡的 MW 场传感和通讯受益。

该研究以「Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwave recognition」为题,于 2022 年 4 月 14 日发布在《Nature Communications》。

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里德堡原子与巨浪(MW)场之间的强相互作用源于其高极化率,这意味着里德堡原子是 MW 场丈量的候选介质,例如,应用电磁感应吸收、电磁感应透明 (EIT) 和 Autler-Townes 影响。然后可以以高灵敏度丈量 MW 场的幅度、相位和频次。鉴于 MW 场的这种丈量灵敏度,里德堡原子已被用于通讯和雷达中,作为鉴于原子的无线电吸收器。

在通讯领域,里德堡原子以优异的性能取代了传统天线,包括亚波长尺寸、高灵敏度、系统国际(SI)可追溯到普朗克常数、高动态范围、自校准和从MHz到THz频次的工作范围。

一种应用是模拟通讯,例如音频旗号的实时记录和重建。另一个应用是数字通讯,例如相移键控和正交幅度调制。鉴于 MW 的通讯的信道容量受到标准量子有限相位不确定性的局限。另外,鉴于里德堡原子实现了连续可调的射频载波,从而为并发多通道通讯铺平了道路。多频 MW 场的检测和解码在通讯中对于加速信息传输和提高带宽效率非常重要。

此外,MW 场辨认能够从多普勒效应引起的多频谱中同时检测具备不同速度的多个目标。但是,由于里德堡原子的敏感性,噪声会叠加在消息上,这意味着无法有效地恢复消息。同时,很难对带通滤波器进行概括和缩放,以实现对具备更多载波的多频旗号进行解复用。

为了解决这些问题,研究人员应用深度进修模型,因为它具备准确的旗号预测能力,以及在不应用庞杂电路的情况下从噪声数据中辨认庞杂信息的出色能力。深度进修模型通过反向传播更新权重,然后从大量数据中提取特征,而无需人工干预或物理和实验系统的先验知识。由于这些优势,物理学家构建了庞杂的神经网络来完成许多任务,包括远场亚波长声学成像、随机磁场的值估计、涡旋光辨认、轨道角动量束的解复用和实验的自动控制。

在这里,中国科学技术大学的研究团队展示了一种用于频分复用数字通讯的深度进修加强型 Rydberg 吸收器。在他们的实验中,深度进修加强的里德堡混频器能够有效地吸收和解码多频MW场;这些字段通常难以应用理论方法解码。

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图示:设置说明。(来源:论文)

应用深度进修模型,里德堡吸收器对环境和原子碰撞引起的噪声具备稳健性,并且不受里德堡原子对高速旗号的有限带宽(Δf = 200 kHz)造成的失真的影响。除了提高旗号的传输速度外,通过应用更多的 bin 来进一步提高信息传输速率,也是可行的,因为该模型具备可扩展性。

除了传输速率之外,这种深度进修加强的里德堡系统有望用于信道容量局限的研究。由于在应用深度进修模型时,由于噪声和失真而导致人类难以辨认的光谱是可区分的,因此通过深度进修加强的里德堡系统可以采取措施实现容量局限。为了获得高性能(即高信噪比、信息传输速率、信道容量和精度),必须扩展和扩大训练时期和训练集。

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图示:辨认多频新闻和结果的流程图。(来源:论文)

总之,该团队展示了应用深度进修加强的里德堡吸收器吸收和解码多频旗号的优势。在多频旗号吸收器中,不需要应用多个带通滤波器、锁定放大器和其他庞杂电路,可以应用极其敏感的里德堡原子和深度进修模型以高速高精度解码旗号,而无需求解林德布拉德主方程。

应用里德堡原子的优点之一是里德堡原子的精度接近光子散粒噪声极限。原则上,里德堡原子的精度高于经典天线。根据最近鉴于原子超外差法的工作,可以获得超高灵敏度。然而,在这个原理验证演示中,达到该局限所需的优化空间相当大(例如,激光器的稳定性、缩小激光器线宽和温度稳定性)。

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图示:深度进修方法和主方程拟合方法的损失曲线和混淆图,用于具备 20 个 bin 和频次差 Δf 的 MW。(来源:论文)

里德堡原子的敏感性是一把双刃剑,因为它还涉及噪声。深度进修模型局限了这种副作用,同时充分利用了里德堡原子对旗号的敏感性。应用神经网络的自动特征提取过程,以监督方式对光谱进行分类。如果手动提取特征(例如平均值、方差、频谱),然后通过无监督进修方法对频谱进行聚类,例如 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 或鉴于密度的噪声应用空间聚类 (DBSCAN) 方法,无需对训练集进行训练。

该团队的工作将在高精度旗号丈量和原子传感器等领域发挥作用。此外,这种解码能力可以进一步推广到解码由不同编码协议编码的其他旗号,例如频分复用幅移键控(FDM-ASK)、频分复用正交幅度调制(FDM-QAM)和 IEEE 802.11 用于 5 GHz 载波的交流 WLAN 标准旗号。待解码载波的频次范围从几赫兹到太赫兹,因为里德堡原子要吸收不同波长的巨浪,系统中唯一需要调谐的部分是激光器的频次,而在经典吸收器中,吸收到的巨浪的波长受天线大小的局限。除了通讯之外,他们的吸收器还可用于从多普勒效应引起的多频旗号中检测多个目标。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-29686-7

原创文章,作者:ScienceAI,如若转载,请注明出处:https://www.iaiol.com/news/28955

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