1 内蒙古大学创业学院, 内蒙古 呼和浩特 010070
2 内蒙古师范大学物理与电子信息学院, 内蒙古 呼和浩特 010022
3 内蒙古电子信息职业技术学院, 内蒙古 呼和浩特 010020
利用量子信息论和数值计算方法, 对Pólya场态与玻色-爱因斯坦凝聚原子相互作用系统的量子态保真度演化问题进行了研究。讨论了玻色-爱因斯坦凝聚原子间的相互作用强度、Pólya场态概率参数和分布参数, 以及这些物理参数如何影响量子态保真度随时间的演化。研究结果表明: 上述三种物理参量均可调制信号传输中的量子态保真度, 其中光场概率参数对量子态保真度的变化影响最大, 当 时, 量子信息保真度的值非常接近信息理想传输的情形; 另一方面, 凝聚原子间的耦合强度越大, 量子态保真度呈现出的周期性振荡也越强, 但量子态保真度的取值范围不变。
量子光学 保真度 玻色-爱因斯坦凝聚原子 Pólya态光场 quantum optics fidelity Bose-Einstein condensate Pólya state field
连续变量量子远程传态在构建连续变量量子计算以及量子信息网络中发挥着重要作用。在实际的通信过程中, 由于周围环境的干扰, 量子纠缠通常会和周围的环境发生相互作用, 从而导致纠缠度减弱, 进而影响量子信息的正确传送, 导致隐形传态保真度的降低。实用的通信系统, 不是简简单单地从一个点到另一个点, 而是一个复杂的网络。因此利用多组份的纠缠态光场建立复杂的量子网络是必需的。本文利用四组份GHZ纠缠态光场来构建量子隐形传态网络, 得出该网络系统下传送量子态的保真度公式, 并仿真出不同压缩参数下增益因子对保真度的影响关系曲线, 仿真结果表示: 每一个确定的压缩参数都有一个最大保真度值, 对于确定的压缩参数r, 保真度随着增益因子的增大呈现先增大后减小的趋势。压缩参数r越大, 量子态恢复的保真度越好。当增益因子取值不合适时, 即使压缩参数比较大, 其保真度也无法达到较高要求。
量子隐形传态 多组份 增益因子 保真度 纠缠态光场 quantum teleportation multipartite gain factor fidelity entangled optical fields 量子光学学报
2023, 29(4): 040102
中国农业大学 信息与电气工程学院，北京 100083
为了提高可见光通信(VLC)/WiFi异构网络中的资源利用率，提出了一种动态比例公平(PF)算法。该算法通过引入补偿因子α来优化用户的优先级。首先，理论推导了VLC/WiFi异构网络的吞吐量、资源利用率和公平性指数等关键性能指标；然后，使用Matlab软件进行仿真，构建了一个VLC/WiFi异构网络系统；最后，将动态PF算法、PF算法以及最大载干比(Max C/I)算法在吞吐量、资源利用率、公平性以及访问延迟概率等方面的性能进行了对比。仿真结果表明：动态PF算法的吞吐量高于PF算法，并且远高于Max C/I算法；这3种算法的资源利用率均较高，均不低于0.96；动态PF算法的公平性指数约为0.97，优于其它2种算法，并且访问延迟概率较低。
可见光通信 无线保真 异构网络 比例公平算法 visible light communication, wireless fidelity, he
1 西安邮电大学通信与信息工程学院（人工智能学院），陕西 西安 710121
2 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室，陕西 西安 710071
量子卫星通信是全球化量子保密通信网的重要组成部分。为了研究降雪对量子卫星通信性能的影响，首先基于雪粒子的Gamma谱分布函数及Mie散射理论，建立了降雪环境下光量子的能量衰减模型；然后分别研究了降雪强度等参数与星地链路的保真度、信道建立速率和信道纠缠度之间的关系，并进行了数值仿真；最后为准确模拟降雪干扰对星地链路通信性能的影响，引入了加权噪声信道模型，分析了降雪对加权噪声信道容量的影响。结果表明，降雪强度对光量子能量及保真度都有显著的影响：当传输距离为、降雪强度由2.82 增加到8.71 时，纠缠度由0.738衰减到0.206；当降雪强度由增加至时，信道建立速率由16.84 pair/s减小至7.76 pair/s；当传输距离为、降雪强度从增大到时，加权噪声信道容量由0.6207减小至0.3547。因此，降雪对量子卫星通信系统的影响不容忽视，需要根据降雪等级情况，采取相应调整策略保证通信的可靠性和有效性。
量子光学 降雪 纠缠度 信道建立速率 保真度 加权噪声信道 激光与光电子学进展
2023, 60(23): 2327001
1 苏州大学光电科学与工程学院，江苏 苏州 215006
2 江苏省先进光学制造技术重点实验室 & 教育部现代光学技术重点实验室，江苏 苏州 215006
3 北京空间机电研究所，北京 100094
根据静止轨道特点，分析设计覆盖近紫外至长波红外波段的成像光谱仪光学系统，将0.3~12.5 μm的光学全谱段细分为5个子谱段并集成于光学系统，每个子谱段均采用4个分光系统在视场内拼接实现宽幅所需的超长狭缝，狭缝总长最长达241.3 mm，通过内扫描实现400 km×400 km地面覆盖。重点研究满足拼接要求的紧凑型长狭缝分光系统，指出其实现高保真分光成像需满足低畸变、低杂散、高信噪比、均匀光谱响应等条件。据此，设计基于凸面闪耀光栅的Offner型和Wynne-Offner型高保真分光系统，并研制各个子谱段的原理样机。给出全谱段长狭缝和凸面闪耀光栅两种核心元件的研制结果，单条狭缝最长达61.44 mm，5个谱段的光栅槽密度范围为8.8~312.1 lp/mm，峰值效率均在70%以上，最高达86.4%。以可见近红外和长波红外两个谱段为例，给出分光系统装调和测试过程，结果表明所研制的分光系统具有高保真性能，各项指标均满足要求。
光学设计 成像光谱仪 全谱段 高保真 静止轨道 凸面闪耀光栅
1 南京信息工程大学, 南京 210000
2 江苏省气象探测与信息处理重点实验室, 南京 210000
针对目前图像去雾方法中存在的输出图像色彩偏暗、场景信息丢失以及去雾不彻底等问题, 提出了一种基于注意力机制的端到端图像去雾方法。首先将通道注意力机制嵌入到Inception网络中, 并由融合后的网络进行浅层特征提取; 然后通过多尺度卷积和残差密集连接块学习深层图像信息, 同时以跳跃连接的方式实现深浅特征融合; 最后经过单一卷积层回归到像素比例系数矩阵, 依据改进后的大气散射模型生成无雾图像; 网络模型在均方差(MSE)的基础上设计了保真度损失函数作为约束。在RESIDE雾天数据集上的实验结果显示, 提出的方法的峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、学习感知图像块相似度(LPIPS)和CIEDE2000分别达到32.545,0.970, 0.026和2.711, 表现出良好的效果, 输出图像去雾彻底, 色彩保真度高, 并有效避免了已有方法中的细节信息丢失问题。
图像去雾 保真度损失 大气散射模型 通道注意力机制 跳跃连接 image dehazing fidelity loss atmospheric scattering model channel attention mechanism skip connection
西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西 西安 710121
为解决量子网络中组播通信的路径选择与建立问题，提升量子组播网络的通信性能，提出一种适用于超纠缠中继量子网络的组播路由策略。为确保组播通信中量子克隆的保真度，网络采用菱形结构，通过量子克隆机对单光子偏振-空间模量子态进行克隆，并综合考虑量子超纠缠资源数、跳数、克隆态保真度等因素，基于Steiner树的优化算法生成组播树。路由选择完成后，采用并行超纠缠交换方法建立远程用户间的组播量子信道。理论分析与仿真结果表明，在组播通信过程中随着目的节点数量的增多，基于超纠缠中继的量子组播网络路由策略可获得较高保真度的组播树，当中继节点数量增多时，采用并行超纠缠交换建立量子信道的时延低于传统串行纠缠交换的时延，量子态的传输速率较快。因此，基于超纠缠中继的量子组播网络路由策略具有高保真度、低时延等优势。
量子光学 量子中继 超纠缠 量子组播路由 保真度 激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0727001
1 北京信息科技大学, 北京市材料基因工程高精尖创新中心, 北京 100101
2 北京信息科技大学计算机学院, 北京 100101
3 暨南大学信息科学技术学院, 广州 511442
多保真度数据是当前材料领域数据的主要存在形式。在数据生产端, 不同量化方法在材料同种属性的计算上存在较大差距。对于数据消费端的机器学习算法, 研究人员为最大化提取数据中知识设计了各种方法。采用定量噪声添加的方法, 评价不同噪声强度、类型对不同多保真度数据学习方法的影响, 通过迭代降噪验证数据修正方法的适用场景。结果表明: 多保真度数据的利用方式至关重要, 需对各子数据集中数据量及含噪情况进行综合考量。在使用不同噪声类型与强度构造出的多种数据集上, 得益于数据间的协同效应, 逐步删除低保真度数据的“Onion”训练方式明显优于按数据集所含噪声减小方向逐个进行的训练方式。在多保真度数据训练中, 无论何种噪声强度及训练方式, 线性噪声对模型的影响更小。对于采样噪声来说, 在各环节更好地模拟了真实多保真度数据, 建议被后续研究采用。此外, 复杂噪声难以让少量真值数据发挥“纠偏”作用, 更适合进行迭代降噪处理。
多保真度 属性预测 机器学习 定量噪声 multi-fidelity property prediction machine learning quantitative noise
