国防科技大学电子科学学院，湖南 长沙 410073
当前物联网、云计算等产生的海量非结构化数据，极大提高了对数据处理算力和能效的需求。神经形态计算借鉴生物大脑的信息处理方式，以神经元与神经突触为基本单元，从互联架构与信息处理模式等方面模拟生物神经系统，能够实现实时、超低功耗信息处理，成为大数据时代计算技术发展的前沿热点。其中，光子神经形态计算技术是在光域上进行神经形态计算数据处理的技术，既能够充分发挥光子高速传输、低功耗、高并行度的优势，又能够避免光电和电光转换带来的额外时间功耗开销，具有很大的研究和应用价值。近年来，相变材料作为一种具有高折射率对比度和非易失特性的光学材料，可在光、电、热等激励作用下进行折射率的连续调节，为非易失光子神经形态计算提供了一种可行的解决方案，成为当前的研究热点。本文首先介绍了光子神经形态计算的基本原理和实现方法，在此基础上讨论了相变材料用于光子神经形态计算的原理。其次，针对不同类型的实现途径，研究了不同相变材料的特点和选型办法，综合分析了当前应用较多的两类相变材料以及各类光突触器件和阵列集成应用。最后对基于相变材料的光子神经形态计算技术的发展进行了展望。
材料 相变材料 神经形态计算 光神经网络 激光与光电子学进展
2023, 60(21): 2100007
Author Affiliations
Abstract
1 Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
2 State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, East China Normal University, Shanghai 200062, China
We report a universal approach based on the surface plasmon resonances (SPRs) attained in filamentation in water doped with gold nanoparticles for enhancing the nonlinear refractive index. The filament-induced supercontinuum spectrum in water overlaps with SPRs of gold nanospheres, which further leads to a modification on the Kerr nonlinear refractive index. In our experiment, the measured nonlinear refractive index (n2) in water doped with gold nanoparticles increases by six times, as compared with that in pure water. Such enhancement may be useful for filament-induced nonlinear applications with modest incident intensity.
260.5950 Self-focusing 320.7110 Ultrafast nonlinear optics 320.6629 Supercontinuum generation Chinese Optics Letters
2019, 17(3): 032601
上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
介绍一种新的高功率、便携式光纤飞秒激光系统。该系统以半导体可饱和吸收锁模光纤激光器作为种子源, 通过光纤布拉格光栅对波长进行选择。振荡器输出的种子光经过两级单模掺镱光纤、一级双包层掺镱光纤预放大后, 进入主放大系统。主放大系统采用大模场掺镱光子晶体光纤放大, 并通过控制放大过程中产生的非线性积累, 有效降低非线性效应对脉冲的影响。加入声光调制器, 使输出重复频率可调, 并通过透射式光栅对, 对输出的脉冲进行压缩, 最终获得平均功率为1.34 W、重复频率为300 kHz、工作波长为1030 nm、脉冲宽度为202 fs的激光输出, 对应单脉冲能量为4.5 μJ, 峰值功率为22 MW。整套激光系统便携、稳定、成本较低, 可以进行广泛的生产应用。
超快光学 光纤光学 激光器 飞秒激光 光子晶体光纤 激光与光电子学进展
2018, 55(10): 103201
国防科学技术大学 电子科学与工程学院,湖南 长沙410073
将空间邻近目标（Closely Spaced Objects, CSOs）整体建模为扩展目标（Extended Target, ET），用随机矢量和随机矩阵分别描述CSOs质心运动和扩散状态，并采用高斯逆Wishart（Gaussian inverse Wishart, GIW）概率假设密度（Probability Hypothesis Density, PHD）滤波器实现杂波和漏检条件下CSOs的稳定跟踪.修正了原GIW-PHD滤波器量测模型和形状估计的缺陷，给出新的递推表达式，并在此基础上提出一种多（形变）模型GIW-PHD滤波器，以适应CSOs分裂和融合引起的形状变化.仿真结果表明，所提算法能够有效跟踪CSOs，状态估计比原GIW-PHD更加准确，对CSOs的变化更加敏感.
红外传感器 像平面 空间邻近目标 扩展目标概率假设密度滤波器 多模型 高斯逆Wishart分布 infrared sensors focal plane array closely spaced objects extended targets probability hypothesis density f multiple model Gaussian Inverse Wishart distribution
国防科学技术大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
在弹道导弹防御系统中，群目标跟踪是目前较为困难的问题之一。这些目标不仅具有相似的运动特性，且相互邻近，又由于红外光学探测器的特性和分辨率的影响，使得它们在像平面不再是点目标而是簇状像斑。因此，“一个目标至多产生一个量测”的传统多目标跟踪方法不再适用。为了实现对该类目标的有效跟踪，提出了一种新型滤波算法。该算法视群目标为一个整体，用椭圆随机超曲面模型描述其扩散程度，并将其与扩展目标高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器相结合，通过跟踪群质心和扩散程度实现对像平面群目标的跟踪。通过仿真对比，所提算法在质心状态和扩散程度的估计精度方面均明显优于基于随机矩阵的高斯逆韦氏分布的概率假设密度滤波器。
探测器 群目标跟踪 扩展目标 高斯混合 概率假设密度滤波器 随机超曲面模型 高斯逆韦氏分布 随机矩阵
1 国防科学技术大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
2 中国人民解放军95507部队, 贵州 贵阳 550031
针对现有算法难以利用单帧红外图像实现空间邻近目标(CSO)的超分辨问题，提出了一种基于稀疏重构理论的单帧超分辨方法。该方法充分利用了目标在焦平面阵列(FPA)分布的稀疏性以及光学系统点扩展函数(PSF)的结构特性，通过对FPA离散化网格采样构造稀疏量测模型，并将建立的1范数正则化问题转化为二阶锥规划问题求解；然后针对稀疏度过估计的重构结果，采用贝叶斯信息准则(BIC)实现模型选择，最终获得对目标个数和位置的准确估计。多组仿真场景验证了算法的有效性和超分辨能力；相比于已有算法，所提算法不仅提高了分辨正确率和位置估计精度，同时大幅缩减了计算耗时。
成像系统 稀疏表示 超完备字典 空间邻近目标 超分辨 红外图像 1范数正则化
1 国防科学技术大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
2 中国人民解放军94810部队, 江苏 南京 210007
空间邻近目标在红外像平面的成像相互交叠，形成簇状像斑，为实现对各目标的有效跟踪与识别，必须对其进行分辨。提出了基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的空间邻近目标红外像平面分辨方法。在对多点源目标的红外像平面成像建模基础上，建立了基于贝叶斯推理的空间邻近目标红外像平面分辨框架，以可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法实现了待估参数后验分布的计算，联合检测和估计出目标个数、各目标像平面投影位置和辐射强度参数。以中段弹道空间邻近目标的天基红外监视为例进行了仿真分析，结果表明，该方法能有效地分辨空间邻近目标中的目标个数和各目标投影位置和辐射强度。
信号处理 红外分辨 可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗 空间邻近目标
1 国防科学技术大学电子科学与工程学院， 湖南 长沙 410073
2 中国人民解放军94810部队， 江苏 南京 210007
3 炮兵学院军用光电工程教研室， 安徽 合肥 230031
分析低轨光学星座对中段弹道目标群进行组跟踪的必要性，提出了一种红外多传感器对中段弹道目标群的组跟踪新方法。该方法以概率假设密度滤波对目标群进行像平面跟踪，剔除杂波、估计目标状态和个数；以图像配准方法调整帧间目标状态估计，提高像平面目标跟踪稳定性；最后依据像平面目标跟踪结果提取目标群在像平面的质心量测，运用不敏卡尔曼滤波(UKF)以多传感器序贯滤波方式对目标群进行融合质心组跟踪。结果表明，新方法适应杂波能力强，对目标群的质心组跟踪精度优于传统方法，且有效实现中段弹道目标群的星载红外像平面稳定跟踪。
组跟踪 概率假设密度 红外多传感器 目标群
1 国防科学技术大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙410073
2 94810部队, 江苏 南京210007
弹道目标进入中段飞行时释放弹头及大量诱饵形成密集目标群, 对星载红外像平面的目标跟踪提出新的挑战.针对像平面对目标群各目标分辨个数的时变性, 及各目标像平面轨迹非线性程度强的特点, 提出基于随机有限集的目标群像平面跟踪方法.随机有限集为最优贝叶斯多目标跟踪提供统一的理论基础, 但直接递推多目标后验分布计算量大, 概率假设密度为多目标后验概率分布的一阶矩, 在随机有限集框架下递推概率假设密度为现实可行的次优多目标跟踪方法.采用序贯蒙特卡罗方法实现多目标概率假设密度递推跟踪滤波,计算所有粒子权值之和估计目标数目, 以k-means方法对粒子集进行聚类提取各目标的状态；最后构建天基光学星座对中段弹道目标群的跟踪仿真场景, 在不同交接跟踪任务、虚警率和目标个数条件下进行对比分析和仿真验证.结果表明,该方法能同时跟踪星载红外像平面上动态变化目标群各目标的状态和数目.
概率假设密度 红外像平面 目标群 跟踪 中段弹道 probability hypothesis density infrared focal plane target group tracking midcourse ballistic
