（1）基础研究

围绕与量子传感、量子精密测量相关的核心机理与关键技术开展研究，取得了一系列理论与实验研究成果，例如：针对量子测量方案中存在的动态范围低的问题，提出了一种基于反馈控制的弱值测量技术方案，能有效增加动态范围，并使信噪比提升6dB以上；为提升反馈控制方案中的相位调制精度，提出“弱值衰减”概念并通过实验验证，使器件本底噪声引入的光学相位调制误差降低了5倍以上；通过挖掘输出关联性中隐含的信息，提出了一种新技术方案，在维持原有灵敏度情况下提高探测效率2-3个数量级，解决了传统方案中灵敏度与信号强度无法同时提升的二难问题；针对长期关联噪声问题，首次提出基于机器学习的噪声补偿算法，能有效抑制长期关联噪声对弱测量精度的影响；提出利用高阶模实现多参量测量，解决环境变化引入的物理参量交叉敏感问题。在此基础上，完成了量子精密测量新方案的原理验证实验，实现了灵敏度达到10^-24秒量级的时延测量、精度达到3×10^-6摄氏度的相对温度测量、以及精度达到7.5×10^-7弧度的非线性相移测量。上述研究成果可应用在真实环境下的目标参量感知系统，使其测量精度和灵敏度高于传统技术所能达到的水平，提升系统的总体性能，在传感、导航、精密测量等相关应用领域具有广泛的应用前景和实用价值。

在量子传感研究方面，团队目前已承担国防项目、国家自然科学基金项目10余项，总经费超过1000万元；并在Phys. Rev. Appl.、Appl. Phys. Lett.、Opt. Exp.、Phys. Rev. A等国际学术期刊发表SCI论文20余篇；申请发明专利10余项，其中已获授权9项。

（1）基于弱测量的高精度传感技术研究

利用弱测量方法测量入射光功率有极微弱变化时所引起的克尔效应，实现最小可测非线性相移7.5E-7 rad；利用液晶在实验上实现了对温度变化的高精度感知，测量精度极限可达2.4E-6摄氏度，比此前已发表的最好同类工作[J. Lightwave Technol. 33,381（2015）]提高3个数量级，研究成果论文先后发表在Opt. Exp. vol.27, 21455 (2019) 和 Appl. Phys. Lett. vol.114, 161906 (2019)。

图1. 基于弱测量的高精度温度传感方案

（2）弱测量传感技术基础问题研究

通过挖掘输出关联性中隐含的信息，解决了传统弱测量方案中灵敏度与信号强度无法同时提升的二难问题；提出基于机器学习的噪声补偿算法，解决了长期关联噪声对弱测量精度的影响问题；提出“弱值衰减”的概念，解决了弱测量相位反馈控制精度的问题。研究成果先后发表在Phys. Rev. A 100, 012109(2019)、J. Phys. B: At. Mol. Opt. Phys. 52, 045504(2019)和Appl. Phys. Lett. 115, 031101 (2019)。

图2. 弱测量传感技术基础问题研究

（3）基于机器学习的量子相位估计

结合机器学习算法提出了一种有效的量子相位估计方案，在同等条件下测量精度能比现有方案更快地逼近量子海森堡极限。研究成果发表在Sci. Rep.vol.9,12410 (2019)。

图3. 基于机器学习的量子相位估计方案

（4）基于高阶模的多参量弱测量新方案

   传统的弱测量方案使用基模（高斯模）指针，只能参量单一参量。我们首次提出了一种基于高阶厄米-高斯模指针的弱测量新方案，可以同时测量多个参量，并使测量精度提高（其中n为高阶模的阶数）。该工作发表在国际学术期刊Phys.Rev.Appl. Vol.13,034023(2020) 。

图4.Fisher信息量的数值仿真图

图5. 基于高阶模的多参量弱测量实验方案图

（5）利用自适应调制提升高精度温度测量的动态范围

   当前基于弱测量的精密测量方案有一个不足，即动态范围过窄。我们在原有方案之上，设计针对偏置点的自适应反馈控制，使测量灵敏度能在一个较大范围内保持最高。该工作发表于[J. Phys. B: At. Mol. Opt. Phys. 54 085501（2021）]。

图6.基于自适应调制的高精度温度测量实验方案图

图7. 实验结果