用于自旋弛豫测量的深度学习模块

无需激励信号

该模块利用椭圆偏振光泵浦与深度学习识别相结合，在共磁力计正常工况下实现在线电子自旋弛豫监测，摆脱了传统方法对激励信号的依赖。

Qin, Bodong · 王卓 · Pang, Haoying · Hao, Xia · 雷旭升

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2025

技术优势

无需激励信号

传统弛豫测量需要激励信号，本方法通过椭圆偏振光泵浦和深度学习识别，在正常操作条件下即可实现监测。

在线监测

结合快速采样实现实时获取电子自旋弛豫数据，无需中断或改变工作状态。

抗扰鲁棒

将泵浦过程建模为马尔可夫链，能在复杂工作环境的随机扰动下保持监测精度。

应用场景

• 量子精密测量：实时监测自旋弛豫，提升量子测量精度。
• 原子磁力计：为原子磁力计提供免激励信号的自旋弛豫监测。
• 惯性导航：提升惯性导航共磁力计的实时监测能力。