宣布式可控波形单光子的产生和应用

在时域上操控单光子的波形不但可以应用到基础量子物理研究,也可以应用到量子信息处理.窄线宽纠缠光子对的成功产生让时域上操控单光子的波形成为可能.本文首先介绍了利用四波混频和慢光技术在大光学厚度的冷原子系综中产生窄线宽纠缠光子对,进而获得宣布式可控波形单光子的工作.在此基础上,本文进一步介绍了宣布式可控波形单光子波形的操控.然后介绍宣布式可控波形单光子在基础量子物理和量子通信方面的应用,具体包括:(1)单光子光前驱波;(2)宣布式可控波形单光子与二能级原子相干相互作用;(3)宣布式可控波形单光子差分相位编码量子密钥分发.     

量子通信现状与展望

本文综述量子通信基本原理、方法、技术手段与应用.介绍量子保密通信基本协议和诱骗态方法,以及基于纠缠分发的量子通信,含基于纠缠光子对的量子保密通信、量子态隐性传输、纠缠光子对操控等.介绍量子通信的技术与应用现状并对未来发展方向做展望.     

应用于热光伏电池的一维Si/SiO_2光子晶体滤光器研究

光谱控制方法被广泛应用于热光伏系统以提高系统的热电转换效率.针对锑化镓(GaSb)电池热光伏系统的光谱控制要求,选用Si和SiO2设计了8层一维光子晶体滤光器结构;重点结合滤光器与高温辐射源辐射光谱功率分布和GaSb电池量子效率的匹配,对设计结构加以改进优化得到最佳匹配滤光器结构;采用光学镀膜技术加工了滤光器结构,并测试其光谱特性,根据测试结果计算滤光器的光谱控制效率、系统转化效率和能量密度.最后,测试了滤光器的抗高温性能.     

碲镉汞红外探测器研究进展

基于碲镉汞材料体系,现代红外探测器技术进入体系化发展快车道,经过近六十年发展,碲镉汞红外探测器俨然成为高性能红外探测器的基线,已经完成三代迭代,正在开展第四代探索.近几十年来,锑化铟、量子阱、二类超晶格、量子点等材料体系对碲镉汞体系展开了全面竞争,至今仍未找到一种材料体系能够全面对标碲镉汞.昆明物理研究所独立完成国内第一代红外探测器研制生产、第二代红外探测器量产和第三代红外探测器工程化,中波、短波面阵规模达到2048×2048,双波段面阵规模达到640×512,甚长波后截止波长达到15μm以上,温度分辨能力达到3 m K,中波探测器工作温度达到150 K,接近国际先进水平.近年来,围绕新一代红外探测技术,昆明物理研究所提出以光子计数级极限灵敏度、多维信息全光感知为主要特征,以超越规模、超越像元、超越光伏为主要途径,以看得透、看的住、看得巧为主要目标的新一代红外探测技术具体内涵,推动红外光电探测应用更新换代.     

应用于热光伏电池的一维Si／SiO2光子晶体滤光器研究

光谱控制方法被广泛应用于热光伏系统以提高系统的热电转换效率．针对锑化镓（GaSb）电池热光伏系统的光谱控制要求，选用Si和SiO2设计了8层一维光子晶体滤光器结构；重点结合滤光器与高温辐射源辐射光谱功率分布和GaSb电池量子效率的匹配，对设计结构加以改进优化得到最佳匹配滤光器结构；采用光学镀膜技术加工了滤光器结构，并测试其光谱特性，根据测试结果计算滤光器的光谱控制效率、系统转化效率和能量密度．最后，测试了滤光器的抗高温性能．     

对位取代苯乙烯吡啶衍生物分子内电荷转移与双光子吸收效应关系的研究

以对位取代苯乙烯碘化吡啶为体系，进行了“D-π-A”型化合物分子内电荷转移 (ICT) 与双光子吸收效应关系的研究. 在锁模Nd∶YAG脉冲激光器（1064 nm, 40 ps脉宽）抽运下, 通过开孔Z-扫描技术测量双光子吸收截面、双通道能量计测试输入/输出(或透过) 曲线和双光子上转换激射效率、条纹相机记录双光子荧光寿命和双光子上转换激射谱等测试方法，系统研究了双光子机制导致的双光子吸收效应，如光限幅特性、双光子上转换荧光及双光子上转换激射等光物理性能，并结合理论计算研究了激发态分子内电荷转移对双光子吸收截面的影响.     

基于半导体量子点的单光子源:原理、实现和前景

确定性和高度不可分辨的单光子源是实现线性光学量子计算和固态量子网络的重要前提条件.半导体自组装量子点,具有良好的稳定性,易于集成于高品质因子的纳米微腔中,可获得超高亮度的单光子源.同时量子点可以作为光子—自旋比特的接口,可扩展的量子网络的结点.近年来共振激发技术的发展以及微腔加工技术的进步大大地提高了半导体量子点单光子源的品质,而成熟的半导体技术为这种单光子源的实用化奠定了基础.本文首先介绍单光子源的产生原理、性质以及在量子信息量子计算等领域的应用,然后介绍基于半导体量子点单光子源的技术发展和微腔量子点的进展.最后,讨论量子点单光子源未来的发展趋势.     

精密测量中的量子极限

给定一个物理装置,对于一个物理可观察量能够得到的测量精度是什么?为了回答这一问题,本文以最近量子精密测量的发展为主线,量子参数估值方法为核心,介绍单粒子(线性耦合)体系和多粒子(非线性耦合)体系物理量测量精度的量子限制.作为例子,对光学量子精密测量中如何突破标准量子极限,甚至海森堡极限做了简明阐述.特别总结了非线性精密测量在突破海森堡极限方面的最新进展.最后,探讨了量子精密测量未来发展的可能趋势.     

基于室温单自旋磁共振技术的量子精密测量

实现深及单个量子系统的测量技术,能够揭示出在传统宏观测量中被系综统计所平均掉的独特的个体信息.金刚石中的氮–空位色心(NV色心)在室温下具有超长的相干时间,并可以通过光探测磁共振的方式进行单量子体系的操控和读出,已经成为实现量子精密测量和量子信息处理的重要平台.尤其在测磁学方面,朝向单分子成像的研究正在全力进行.本文回顾了基于NV色心的量子精密测量研究,介绍了其在测量磁场、电场、力学系统、温度等方面的相关进展,讨论了本领域今后可能的发展方向.     

实用化光纤量子加密电话网络和高速数据传输系统——现场应用与安全管理

本文以如何应用量子通信技术满足现场应用和安全管理需求为出发点,以国内最近完成的一个在现场光纤网络上搭建的多节点量子加密电话网络和高速数据传输系统为实例,具体分析了为满足现场应用和安全管理的需求,实用化光纤量子通信系统所采用设计方案,并简单介绍了该系统实施和长期运行情况.该系统满足了重要事务对于不同应用形式及高安全等级通信的需求,并验证了实际应用环境下的可靠性和易用性,具有很好的代表性.本文也对量子通信系统应用于公共管理提出了建议.     

稀土Ho3＋/Yb3＋共掺SrBi4Ti4O15高温铁电陶瓷的上转换发光及其温度传感特性

Sr Bi4Ti4O15是一种具有高居里温度（Tc）、高机械品质因数和大电阻率的铋层状结构铁电、压电多功能材料,通过掺入稀土离子的手段,可使其具有上转换发光的特性,并且可以在一定程度上改善其电学性能.在本文中,同时将Ho3＋和Yb3＋对A位的Bi进行取代,其中Ho3＋的取代量为0.06 mol-1,Yb3＋的取代范围为0≤x≤0.3,采用传统的固相烧结法制备了Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷.主要通过控制Ho3＋离子的量不变,调节Yb3＋离子的浓度来研究不同稀土离子掺杂量对Sr Bi4Ti4O15陶瓷的形貌、上转换发光特性、以及介电性能的影响.在使用980 nm的红外激光器对Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷进行激发下,从上转换发光图谱中可以观察到三个峰,分别为峰位在547 nm附近较强的绿色发光、659附近以及759 nm处的较弱的红色发光.同时可以看到,随着Yb3＋浓度的增加,绿色上转换发光的强度表现出先增强,后减弱的规律,且当Yb3＋取代量为x=0.15时,绿色上转换发光强度达到最大值.通过研究上转换发光强度与激发光功率的关系得到,绿色和红色上转换发光均为双光子吸收过程.在研究Sr Bi3.79Ho0.06Yb0.15Ti4O15样品上转换发光与温度的关系时,可以观测到随着温度的增加,547 nm处的绿色上转换发光和659 nm处的红色上转换发光的强度均随之减弱,且I659 nm与I547 nm的荧光强度比与温度存在线性关系,利用这种温度与上转换发光强度的关系,可将Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷应用于光学温度传感器.     

铋层状化合物Na0.5Ho0.5-xYbxBi4Ti4O15陶瓷材料的上转换发光、铁电、介电性能研究

采用传统的固相烧结法,制备了Na0.5Ho0.5-xYbxBi4Ti4O15铋层状结构陶瓷.经X射线衍射（XRD）表征,新合成材料为单相结构,且扫描电子显微镜下的表面和断面图像均为层状,说明合成材料为新型铋层状材料.室温时,在可见光波长范围内,有2个峰,分别为546 nm处的绿光峰和656 nm处的红光峰,分别对应于Ho3＋离子的5F4＋5S2→5I8和5F5→5I8跃迁.为研究其机理,测试了变功率条件下的发光强度,经计算,绿光和红光发射均为双光子过程.研究陶瓷样品在变温（-130~270°C）条件下的发光性能时,发现红光与绿光的强度比值与温度呈线性关系,该材料有望应用于光学温度传感器领域.经介电性能测试发现当Ho：Yb=1：9时,样品的居里温度为686.4°C.研究铁电性能发现当Ho：Yb=3：2时,剩余极化Pr为9.3μC/cm2,矫顽场强为Ec=82 k V/cm,表明具有一定的铁电性能.以上研究结果表明,制得的新材料是一种具有优异光学性能的多功能材料.     

高分辨雷达扩展目标检测算法研究

针对高分辨雷达扩展目标检测问题,本文建立了高分辨雷达回波模型,推导了在目标信息完全已知的理想条件下的最优检测器形式,给出了检测算法的性能上界.讨论了广义似然比检验在目标信息不同程度缺失情况下的检测器形式,给出了可实现检测器的检测性能上界.基于广义似然比检验,提出了一种基于散射点个数估计的双门限检测器.仿真表明该方法检测性能优于现有检测方法.     

Genetic studies of diseases

Functional imaging techniques such as positron and single-photon emission tomography exploit the relationship between neural activity, energy demand and cerebral blood flow to functionally map the brain. Despite the fact that neurobiological processes are not completely understood, several results have revealed the signals that trigger the metabolic and vascular changes accompanying variations in neural activity. Advances in this field have demonstrated that release of the major excitatory neurotransmitter glutamate initiates diverse signaling processes between neurons, astrocytes and blood perfusion, and that this signaling is crucial for the occurrence of brain imaging signals. Better understanding of the neural sites of energy consumption and the temporal correlation between energy demand, energy consumption and associated cerebrovascular hemodynamics gives novel insight into the potential of these imaging tools in the study of metabolic neurodegenerative disorders.     

基于特征的矢量场自适应纹理绘制

针对3D流场纹理可视化方法面临的遮挡问题,提出了一种基于流场特征模糊提取的自适应稀疏纹理绘制方法.该方法建立在一种可扩展的模糊流场特征区域描述与提取算法基础上,首先通过采用模糊理论对流场特征区域进行描述,建立了流场特征的测度规则并得到相应特征向量,然后基于特征向量偏差给出了最小平方和误差准则下的模糊测度隶属度的确定方法.根据得到的流场特征模糊隶属度场,生成可突出流场特征信息的自适应高斯噪声以进行纹理LIC卷积.同时针对纹理方法难以明确表示3D流场具体方向的缺陷,提出了两种冷暖光照方法,通过在LIC卷积过程中采用冷暖光照方法突出流场具体方向显示,有效解决了该问题.实验表明,本文方法相对于传统特征提取方法更具有可扩展性.同时自适应技术的采用,有效缓解了3D流场可视化存在的遮挡和混淆现象.而冷暖光照处理的加入,则解决了纹理方法对流场具体方向表现上的缺陷.     

Identifying US business cycle regimes using dynamic factors and neural network models

We use dynamic factors and neural network models to identify current and past states (instead of future) of the US business cycle. In the first step, we reduce noise in data by using a moving average filter. Dynamic factors are then extracted from a large-scale data set consisted of more than 100 variables. In the last step, these dynamic factors are fed into the neural network model for predicting business cycle regimes. We show that our proposed method follows US business cycle regimes quite accurately in-sample and out-of-sample without taking account of the historical data availability. Our results also indicate that noise reduction is an important step for business cycle prediction. Furthermore, using pseudo real time and vintage data, we show that our neural network model identifies turning points quite accurately and very quickly in real time.     

利用AR模型参数和BP神经网络辨识微震信号

利用AR模型参数和BP神经网络,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了时不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,利用AR模型参数和BP神经网络能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理和微震预测.     

Experimental study on photocount statistics of the ultraweak photon emission from some living organisms

The hypothesis that biophotons display a high degree of coherence was tested by measuring photocount statistics (PCS) of the ultraweak photon emission from three living organisms (cucumber seedling, mungbean seedling and soybean rhizobium bacteroids) with a high-sensitivity single-photon counter. For comparison, the same experiments were performed for laser beam, randomized laser beam, chemiluminescence from autoxidation of luminol and the dark counts of the equipment. Photocount distributions, close to Poissonian, were observed for the three tested biological systems but not for the pure chemiluminescence of luminol.     

Entropy measures of signal in the presence of noise: evidence for ‘byte’ versus ‘bit’ processing in the nervous system

Summary A method for detecting signal in the presence of noise in a highly specific was is described. Using action potential interval data from 12 neurons in rat cerebellum, we have demonstrated that the sequential ordering of spike intervals contains both noise and signal. We have identified and quantified the magnitude of relative entropy (uncertainty) for specified sets of interval patterns, ranging in length from 3–5 successive intervals. Some of these sets have exceptionally low entropy and thus seem to be especially meaningful as a set (word) to the brain.     

脉冲噪声滤波的无监督鲁棒递归最小二乘方法

在未知期望信号的条件下,提出一种能够抑制脉冲噪声的鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法.与传统最小二乘法的代价函数不同,通过引入饱和非线性约束,降低可能出现的脉冲噪声对滤波器权值更新的影响.此外,提出一种多步预测器来重构滤波器的输入信号,通过比较判断滤波器输入信号可能受到脉冲噪声干扰时,采用预测值来替代原始观测信号.实验结果表明,提出的无监督鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法在未受到脉冲噪声干扰时与传统的递归最小二乘法具有相近的收敛性能;在脉冲噪声条件下,传统递归最小二乘法和其他的无监督自适应滤波方法性能都变得很差,但本文提出的方法几乎未受到脉冲噪声的影响.