基于纠缠光子对到达时间和位置同步测量的量子鬼成像及高维纠缠成像研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61865010
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    39.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0515.量子光学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In the current quantum ghost imaging and high-dimensional entanglement imaging system, the time coincidence measurement of the entangled photon pairs is realized by using the method of dot detector plus the scanning. Due to the problem of low photon collection efficiency and interference of the stray light, the spatial resolution of the imaging is not high and the imaging time is very long. Based on the previous research results of photon arrival time and position synchronization measurement and non – scanning time-correlated photon counting imaging, this project research on the quantum ghost imaging and high-dimensional entanglement imaging based on the arrival time and position synchronization measurement of entangled photon pairs. Point detector plus scanning method is replaced by array position sensitive anode photon detection system to improve photon collection efficiency and shorten the imaging time. High performance time and position synchronization measurement electronics system is developed. On the basis of the time-coincidence of the entangled photons, the arrival position of the entangled photon pairs is measured continuously and synchronously. Make full use of time and position data of entangled photons obtained simultaneously, characterize the entangled photons' spatial entanglement accurately and reconstruct quantum ghost images and high-dimensional entanglement images n high-resolution. Carry out research on inherent mechanism of imaging performance affected by entangled photon flux fluctuation and space-time correlation, and the research on the quantum ghost image reconstruction algorithm based on the compression sensing theory and the maximum likelihood estimation to achieve a high resolution image with less photons and to further shorten the imaging time.
目前量子鬼成像和高维纠缠成像系统中多采用点探测器加扫描方式实现纠缠光子对的时间符合测量,由于存在光子收集效率低和杂散光干扰等问题,成像空间分辨率不高,成像时间很长。本项目在前期已取得光子到达时间和位置同步测量,非扫描时间相关光子计数成像等研究成果的基础上,开展基于纠缠光子对到达时间和位置同步测量的量子鬼成像和高维纠缠成像实验研究。采用面阵位敏阳极光子探测系统取代点探测器加扫描的方式,研制高性能时间和位置同步测量电子学系统,在纠缠光子对时间符合的基础上,连续、同步测量出纠缠光子对的到达位置,充分利用同步获取的纠缠光子对的到达时间和位置数据,精确表征纠缠光子的空间纠缠特性,重建高分辨率的量子鬼图像和高维纠缠图像。研究光子通量涨落、时空关联特性等影响成像性能的机理,研究基于压缩传感理论和极大似然估计的图像优化算法,实现以较少的光子成高分辨率像,进一步缩短成像时间。

结项摘要

目前鬼成像和高维纠缠成像系统中多采用点探测器加扫描方式实现纠缠光子对的时间符合测量,由于存在光子收集效率低和杂散光干扰等问题,成像空间分辨率不高,成像时间很长。因此本项目提出开展基于单光子探测的计算鬼成像/单像素成像的研究方案,通过一个无空间分辨率的单光子探测器实现二维成像。主要取得以下成果:[1] 提出一种基于单光子计数探测的大面积单像素成像方法,在此基础上搭建了单光子压缩偏振成像系统,单光子压缩光谱成像系统,单光子压缩荧光显微成像系统。[2] 提出了一种基于连续光子到达时间测量的单光子成像方法,在此基础上搭建了非视域单光子压缩成像系统。[3] 建立了基于单光子计数探测的大面积单像素成像模型,单光子雷达成像模型,单光子压缩雷达模型。[4] 提出了空间自适应采样的高效单光子压缩成像方法。[5] 提出了一种时间自适应的单光子压缩成像方法。[6] 提出用于单像素成像的采样和重建联合优化的压缩重建网络。[7] 提出基于物理模型展开网络的单光子压缩重建网络。[8] 提出基于生成模型的单光子压缩重建网络。[9] 提出基于卷积采样的大面积单光子压缩重建网络。[10] 提出了基于序列模型的泛化测量率的单光子压缩重建网络。通过本项目研究极大提高了单光子压缩成像的采样效率,缩短了重建时间,为单光子压缩成像技术在荧光显微成像、多光谱成像、光子雷达中的应用奠定了良好的基础。.在《Optics Express》,《IEEE Photonics Journal》,《光学学报》等国内外知名期刊发表论文16篇,其中SCI收录11篇。已授权发明专利8项。培养已经毕业硕士生12名,在读硕士生6名。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(7)
会议论文数量(0)
专利数量(9)
Single Photon Compressive Imaging Based on Digital Grayscale Modulation Method
基于数字灰度调制方法的单光子压缩成像
  • DOI:
    10.1007/s13320-020-0597-y
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Photonic Sensors
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Yuan Chenglong;Qiurong Yan;Yiqiang Wu;Yifan Wang;Yuhao Wang
  • 通讯作者:
    Yuhao Wang
用于单光子压缩成像的抗噪重建网络的设计与训练
  • DOI:
    10.3788/lop202259.0411003
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝志太;鄢秋荣;熊乙宁;杨晟韬;方哲宇
  • 通讯作者:
    方哲宇
Single-photon reflectivity and depth imaging by continuous measurement of arrival time of photons
通过连续测量光子到达时间进行单光子反射率和深度成像
  • DOI:
    10.1109/jphot.2019.2945989
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Photonics Journal
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Qiurong Yan;Dan Li;Yifan Wang;Yibing Yang;Linao Tang;Yuhao Wang
  • 通讯作者:
    Yuhao Wang
Sampling Time Adaptive Single-Photon Compressive Imaging
采样时间自适应单光子压缩成像
  • DOI:
    10.1109/jphot.2019.2912326
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    IEEE Photonics Journal
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Wang Hui;Yan Qiurong;Li Bing;Yuan Chenglong;Wang Yuhao
  • 通讯作者:
    Wang Yuhao
智能光子计数单像素显微成像系统
  • DOI:
    10.3788/lop202259.2411004
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡源鹏;鄢秋荣;杨耀铭;熊乙宁;郑勇健
  • 通讯作者:
    郑勇健

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其他文献

Modeling the encoding structure and spatial resolution of photon counting imagers with Vernier anode readout
使用游标阳极读数对光子计数成像仪的编码结构和空间分辨率进行建模
  • DOI:
    10.3788/col201614.121102
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Chinese Optics Letters
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    杨灏;赵宝升;鄢秋荣;刘永安
  • 通讯作者:
    刘永安
耦合到马尔科夫和非马尔科夫环境下两相互作用原子系统纠缠动力学特性的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    光子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖庆洪;许娟;鄢秋荣;刘晔;陈桉
  • 通讯作者:
    陈桉
驻波激光场中囚禁离子的线性熵和量子态转移研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    原子与分子物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王平;吴俊芳;廖庆洪;鄢秋荣;刘晔;郑军
  • 通讯作者:
    郑军
基于可见光通信的多语种同步语音解说系统
  • DOI:
    10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2017.10.010
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    光通信技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鄢秋荣;李昌;王慧;詹廷
  • 通讯作者:
    詹廷
原子-腔光力学系统中原子熵压缩的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖庆洪;郑庆华;鄢秋荣;刘晔;张旗
  • 通讯作者:
    张旗

其他文献

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AI技术路线图

鄢秋荣的其他基金

基于自适应采样和深度学习重建的压缩高光谱宽场荧光寿命成像研究
  • 批准号:
    62165009
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  • 项目类别:
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基于删除信道特性的光子计数无线光通信信号解调及纠错编码研究
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    41.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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