PDF《基于量子技术的目标探测研究》

2 人类图像处理系统分析 人类的大脑是一个性能优良的、 并行的图像处 理器.从人类大脑的神经网络处理信息的方式 ,可 以得到如下几点结论 : 1) 人类的视网膜感应的是光波的粒子特性 (类似太阳能电池板) . 2) 人类大脑的神经网络具有量子感应特性 (对单量子脉冲有反应) [1~2 ] . 3) 人类大脑的神经网络是并行处理图像信 息 ,且具有量子计算的自然而高效的并行特点. 早在

1996 年Perus 博士[3 ] 认为 ,量子波函数 的坍缩(Collapse) 十分类似于人脑记忆中的神经模 式重构现象.哈佛大学的 Gould 则进一步证明了 玻尔(Bohr) 的量子过程的本体论解释和感知器的 脑过程的完全性理论有同样的数学结构 ,这两个过 程的动态方程都包含了一种场 ,即量子势或神经 势 ,基于量子势的量子过程和基于神经势的脑过程 的动态方程有惊人的相似之处. 从以上分析可以看出 ,人类大脑的神经网络具 有量子计算的特点.通过模拟人类神经网络处理 图像的机理来重新设计雷达 ,可以得到一个快速高 分辨率 ,而技术上又相对可行的雷达成像系统. 首先 ,人类视觉成像系统是并行的.目标各个 点的光波(电磁波) 反射来的信号通过光学透镜 (眼睛) ,并行地照射在视网膜上 ,视觉细胞将光信号转 化为神经脉冲信号 ,经视神经束并行投射到大脑相 应的区域. 需要说明的是 ,人脑成像利用的是光的量子特 性.光通过透光物质类似设置了一定的电磁场环 境的光栅(晶体各原子具有相应的电场和磁场) ,光 子不被透光物质原子吸收. 从物质的波粒二象性来看 ,波动性表达物质 (能量) 的弥散特性 ,传达的是一种背景信息 ;

粒子 特性表达物质(能量) 的点特性 ,传达的是一种精确 信息.虽然 ,低频电磁波波动性强于粒子特性 ,但是,它同样存在粒子特性 ,只不过很弱 ,只要我们通 过一定的测量手段是可以获得它的粒子特性 ,从而 可以获得它所带回来的、 精确的目标信息 (点信 息) . 2.

3 量子雷达原理 2. 3.

1 量子雷达工作原理 通过以上分析 ,我们可以给量子雷达下一个定 义 :利用电磁波的粒子特性进行远距离目标探测的 系统.量子雷达完全可以模拟人类的成像系统. 为了叙述方便 ,在这里说明一下 :我们把电磁波的 一份能量叫做一个光子. 由并协原理可知 ,如果在一个装置中能够在物 理上互相区分状态 ,则可探测到电磁波的粒子特 性[4 ] .例如 ,利用计数器观察电子究竟通过双缝衍 射试验中的哪个缝隙 ,则电子的衍射图像就消失 了 ,即我们只要选择了相应的测量条件 ,就只能测 得表达相应特性(波动性或粒子性) 的物理量. 根据以上原理 ,量子雷达的探测信号 ,是原子 的电子从一个能级跃迁到另一个能级时 ,所发出 的电磁波 ,具有特定的状态 .一般说来 ,电子特定 状态可以是电子的自旋 .多个已知自旋状态的电 子 (相当于信号编码) 发射的电磁波 ,被物体反射 后进行接收 .接收机通过分析电子吸收反射波 后 ,其状态 (自旋) 的改变规律 ,就可获得目标信 息 .目前 ,电磁波与电子自旋状态之间的关系还 需进一步研究 .如果它们之间的关系只能保持在 一定的 相干时间 内 ,则目标的探测必须在相干 时间内完成 . 2. 3.

2 量子雷达的组成 量子雷达由发射系统和接收系统组成.如图