2022年9月，上海交通大学量子感知与信息处理研究所（QSIP）量子感知团队提出了基于弱测量技术的自适应时变参量估计方法。该方法能够实现时变参量的自适应实时估计，具有可调的灵敏度和动态范围，并且对光源存在相对强度噪声以及探测器存在最小探测强度和探测误差等非理想因素具有鲁棒性。当采用压缩光时，该方法能够突破散粒噪声极限，逼近海森堡极限。相关工作被权威物理学期刊《Physical Review Applied》接收。

量子传感通过使用量子系统或者量子资源实现以更高的灵敏度和精度对物理量进行测量，其最重要的两个特征是对感兴趣的信号的强烈响应和使不需要的噪声的干扰最小化。通常情况下，量子传感可以分为制备指针态、感兴趣的信号的参数化、读取最终状态和经典统计处理四个过程。对于许多实际应用，如量子导航、量子雷达等，感兴趣的信号通常是未知、随机且随时间变化的。因此，时变参量估计是量子传感中的一个富有潜力且具有挑战性的任务。

考虑到时变参量估计对探测器的探测范围和响应频率的要求，该成果提出了一种基于弱测量方法的自适应时变参量实时估计的方法。该方法通过在有弱测量方法中插入参考相位并进行光强分束探测，能够实现未知时变参量的实时探测，并具有可调节的探测灵敏度和线性动态范围。在此基础上，采用费舍信息矩阵对该方法进行了精度分析，分析结果表明该方法的精度极限可以通过使用非经典资源进行增强。当采用最优高斯态的压缩光作为光源时，该方法的精度极限可以超越标准量子极限，达到海森堡标度。此外，理论分析和仿真数值仿真进一步验证了方法的实际应用价值，结果表明，该方法对光源存在相对强度噪声以及探测器存在最小探测强度和探测误差等非理想因素具有鲁棒性。

基于弱测量技术的自适应时变参量估计方法原理框图

论文的第一作者是上海交通大学量子感知与信息处理研究所博士研究生宋琦，通讯作者是李洪婧副研究员和曾贵华教授。该工作得到了国家自然科学基金的资助。