无线量子通讯网络准直系统在低能见度下的目标识别新方法
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研究背景
量子通讯网络是一种高速发展的、基于“光纤节点通讯+星-地通讯”的技术。在面对同一城市间短距离的临时保密通讯需求时，新布局一套量子通讯网络费时、费力又费钱，因此临时的量子通讯网络因性价比较低而难以实施。采用无人机作为信息收发节点的无线量子通讯网络，刚好能弥补传统量子通讯网络的这一短板；因为无人机具有高度的机动性和便携性，新布局一套量子通讯网络成本低廉且速度非常快，因此性价比较高，即非常适于临时的量子通讯网络和临时的保密通讯。所以，无线量子通讯网络是传统量子通讯网络的有益补充。
无线量子通讯网络的难点与重点为多个无人机收发节点之间信号传递的快速与高效准直。目前无线量子通讯网络准直系统的准直光源是波长为 940 nm 的激光二极管，在良好的气象条件下，比如能见度达数十公里的晴朗天气，其目标识别和准直性能非常良好。但是，一旦遇上能见度仅为数百米、数十米，甚至十米以下的浓雾恶劣天气，由于二极管 940 nm 的波长等于、甚至小于大气中气溶胶的粒径 (1 um ~15um)，气溶胶强散射将导致准直系统的回波信号信噪比急剧降低，从而使得准直系统的目标识别功能急剧劣化、虚警率急剧升高，甚至功能完全失效。面对此难题，来自中国科学技术大学的李恪宇博士以及韩正甫教授在 Entropy 期刊上发布文章，提出一种新颖的方法——长波红外准直系统基于“先升后降”趋势线分析的改进双阈值法 (见图 1)。
图 1. 长波红外准直系统基于“先升后降”趋势线分析的改进双阈值法流程图
研究过程与结果
如图 1 所示，该无线量子通讯网络长波红外准直系统采用了波长为长波红外 (Long-Wave Infrared, LWIR) 的量子级联激光器 (Quantum Cascade Lasers, QCL) 代替传统的近红外 (Near-Infrared, NIR) 激光二极管，利用其长波特性，大大降低烟雾气溶胶粒子的光散射，从而增加准直信号信噪比；然后基于“先升后降”趋势线分析的改进双阈值法进行低能见度下的目标识别，从而大大提高目标识别能力。该方法流程如下：
(1) 根据准直信号的信噪比判断是否需要滤波，然后计算每一时刻点的强度 Pi (t) 和增速 Pv (t)，以及强度阈值 P0 和增速阈值 Pt。
(2) 强度阈值判断和趋势线分析。当某一时刻的信号强度达到强度阈值 P0 时，则在后续的一个脉冲包络内，采用“先升后降”趋势线法判断后续的强度走势：如果走势满足“先升后降”趋势，则该点可能为目标出现的时刻点；反之，则为虚警点。
(3) 增速阈值判断。对于满足强度阈值和趋势线分析的时刻点，再采用增速阈值进行判断。如果这三个条件均满足，即满足双阈值条件(Pi (t) ≥P0 和 Pv (t)≥ Pt) 和“先升后降”趋势法判断，则认为目标在这一时刻点已出现。由于增加了后续的一个脉冲包络来进行目标识别，因此将目标出现时刻点加上一个脉冲周期作为改进双阈值法的目标识别时刻点。
如图 2 所示，采用基于“先升后降”趋势线分析的改进双阈值法，相比传统的双阈值法，其识别性能获得了极大的提高。传统的双阈值法将 5 处的强度调制点误判为目标出现的时刻点，而改进双阈值法则正确无误地判断出 3 个目标识别时刻点。
图 2. 具有 6 处强度调制的 (a) 目标信号强度、(b) 增速和 (c) 两种方法下的目标识别效果对比
研究总结
为了解决无线量子通讯网路准直系统在低能见度下的性能退化问题，本文提出了长波红外准直系统基于“先升后降”趋势线分析的改进双阈值法。本文不但对改进双阈值法的流程进行了详细阐述，还采用该方法进行了仿真模拟验证，证明了改进双阈值法比传统双阈值法更适于低能见度下的目标识别，更利于降低虚警率。同时，目标信号低信噪比且有强度调制下，滤波后改进双阈值法下的自适应阈值为 0.6 倍，相比传统双阈值法下的 0.7 倍强度阈值和 0.8 倍增速阈值，更利于发现目标和降低漏报率。
原文出自 Entropy 期刊
Li, K.; Jiang, T.; Li, Y.; Wang, X.; Zhan, Z.; Chen, F.; Han, Z.; Wu, W. Target Acquisition for Collimation System of Wireless Quantum Communication Networks in Low Visibility. Entropy 2023, 25, 1381. https://www.mdpi.com/2494420
主编：Kevin H. Knuth, University at Albany, USA
期刊主要发表熵和信息论的相关文章，涉及学科领域有：热力学、统计力学、信息论、生物物理学、天体物理学及宇宙学、量子信息和复杂体系等，当前位于 JCR 物理多学科二区。
2022 Impact Factor: 2.7
2022 CiteScore: 4.7
Time to First Decision: 20.4 Days
Time to Publication: 41 Days