2022年8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通过后调制突破奈奎斯特采样极限的时变参量估计方法。该方法避免了复杂的数据后处理，且具有突破奈奎斯特采样极限和抗混叠失真的性能优势。相关工作被权威物理学期刊《Physical Review Applied》接收。

在信号的时域采样中，探测频率至少是信号频率的两倍，否则会引起混叠失真。尽管许多工作都在致力于在时域解决因不充分带宽引起的抗混叠失真，但是依旧有诸多限制，如压缩感知对信号的稀疏性和不相关性提出了要求，时移多采集方法和调制带宽变换方法都对信号或者子频带提出了一些限制。在频域上对信号进行恢复也是一种有效地替代方法，但是通过数据后处理的方式很难在频域直接对信号采样。

该成果基于弱测量技术，提出了一种超越奈奎斯特采样极限而不产生混叠失真的时变参量估计方法。与以前的方法不同的是，该方法通过频域采样代替时域采样，并且利用光的后调制代替了数据处理。此外，该方法对白噪声具有较好的鲁棒性。

通过后调制突破奈奎斯特采样极限的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和夏彬珂，通讯作者是黄靖正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。