[發明專利]深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器及探測方法有效
| 申請號: | 202110636376.1 | 申請日: | 2021-06-08 |
| 公開(公告)號: | CN113376445B | 公開(公告)日: | 2021-12-14 |
| 發明(設計)人: | 丁冬生;史保森 | 申請(專利權)人: | 合肥衡元量子技術有限公司 |
| 主分類號: | G01R29/08 | 分類號: | G01R29/08 |
| 代理公司: | 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241 | 代理人: | 李鵬 |
| 地址: | 230026 安徽省合肥市高新區習友路3*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 深度 學習 增強 里德堡 原子 頻率 微波 接收器 探測 方法 | ||
1.深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器,其特征在于,包括第一個激光器(1),第一個激光器(1)的光路上依次包括半波片(2)、偏振分束器(3)、第一個二向色鏡(4)、銣泡(5)、第二個二向色鏡(7)、差分光電探測器(8);
半波片(2)用于改變光線偏振方向,與偏振分束器(3)組合調節偏振分束器(3)分出的兩束光的相對光強;
所述的偏振分束器(3)將激光器(1)的入射光分為平行的兩束光,一束為探測光(12),另一束為參考光(11);這兩束光的偏振方向相互正交;兩束光透過第一個二向色鏡(4)透射進入銣泡(5);探測光(12)與參考光(11)最終被差分光電探測器(8)接收;差分光電探測器(8)的輸出信號就是探測光的透射譜;將所述透射譜輸入到訓練好的深度學習模型中,模型輸出微波信號間的相對相位,將原始信號解調出來;
還包括耦合光(10),耦合光(10)由第二個激光器(9)發出,光路上依次經過第二個二向色鏡(7)、銣泡(5)、第一個二向色鏡(4),耦合光(10)經過第二個二向色鏡(7)反射后進入銣泡(5),并與探測光(12)反向重合,然后被第一個二向色鏡(4)反射;
銣泡(5)外側有喇叭(6),用于加載多頻率微波信號到銣泡(5)的原子上。
2.根據權利要求1所述的深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器,其特征在于,所述的喇叭(6)加載的多頻率微波信號傳播方向與探測光(12)、參考光(11)垂直。
3.根據權利要求1所述的深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器,其特征在于,第一個激光器(1)發出的為795 nm的激光;第二個激光器(9)發出的激光為474 nm的耦合光(10)。
4.根據權利要求1到3任一項所述的深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器的探測方法,其特征在于,所述的激光器(1)發出的激光由偏振分束器(3)分為平行的兩束穿過銣泡(5),一束為探測光(12),另一束為參考光(11);耦合光(10)與探測光(12)反向重合,原子經過雙光子過程被激發為里德堡態;
探測光(12)與參考光(11)最終被一個差分光電探測器(8)接收,差分光電探測器(8)的輸出信號就是探測光的透射譜;
多頻率微波信號通過喇叭(6)加載到原子上,微波的傳播方向與探測光(12)、參考光(11)和耦合光(10)垂直;將所述透射譜輸入到訓練好的深度學習模型中,模型輸出微波信號間的相對相位,將原始信號解調出來。
5.根據權利要求4所述的深度學習增強的里德堡原子多頻率微波接收器的探測方法,其特征在于,所述的深度學習模型,使用雙向長短期記憶層以及一維卷積層搭建神經網絡;
在一維卷積層后雙向長短期記憶層前依次添加批歸一化層,激活函數層,以及一維池化層;
模型最后的全連接層用來將輸出調整為合適的維度。
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