論文の概要: Super-Resolution Imaging with Multiparameter Quantum Metrology in
Passive Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01557v1
- Date: Wed, 4 Jan 2023 11:55:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 22:27:53.876861
- Title: Super-Resolution Imaging with Multiparameter Quantum Metrology in
Passive Remote Sensing
- Title（参考訳）: パッシブリモートセンシングにおけるマルチパラメータ量子計測による超解像イメージング
- Authors: Emre K\"ose and Daniel Braun
- Abstract要約: マイクロ波系における遠方のnモード干渉計を用いた受動リモートセンシングのための超高分解能イメージングを理論的に検討した。
入力モードと最適化ユニタリを組み合わせた最適検出モードを求める。
数値解析では,最大画素サイズ3kmの最大極大推定器を用いて画像の再構成を行い,量子強調超解像を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study super-resolution imaging theoretically using a distant n-mode
interferometer in the microwave regime for passive remote sensing, used e.g.,
for satellites like the "soil moisture and ocean salinity (SMOS)" mission to
observe the surface of the Earth. We give a complete quantum mechanical
analysis of multiparameter estimation of the temperatures on the source plane.
We find the optimal detection modes by combining incoming modes with an
optimized unitary that enables the most informative measurement based on photon
counting in the detection modes and saturates the quantum Cram\'er-Rao bound
from the symmetric logarithmic derivative for the parameter set of
temperatures. In our numerical analysis, we achieved a quantum-enhanced
super-resolution by reconstructing an image using the maximum likelihood
estimator with a pixel size of 3 km, which is ten times smaller than the
spatial resolution of SMOS with comparable parameters. Further, we find the
optimized unitary for uniform temperature distribution on the source plane,
with the temperatures corresponding to the average temperatures of the image.
Even though the corresponding unitary was not optimized for the specific image,
it still gives a super-resolution compared to local measurement scenarios for
the theoretically possible maximum number of measurements.
- Abstract（参考訳）: 地球表面を観測するsoil moisture and ocean salinity (smos) ミッションのような衛星で使用される受動リモートセンシングのために、マイクロ波領域の遠方nモード干渉計を用いて理論的に超解像イメージングを行った。
原点平面の温度のマルチパラメータ推定の完全な量子力学的解析を行う。
入射モードと最適ユニタリを組み合わせることで、検出モードにおける光子計数に基づく最も有益な測定を可能にし、対称対数微分から束縛された量子クレーア・ラオを温度のパラメータ集合に飽和させることにより、最適検出モードを求める。
解析では,smosの空間分解能と同等のパラメータの空間分解能の10倍小さい3kmの最大ラピエーション推定器を用いて画像再構成を行い,量子エンハンスド超解像を達成した。
さらに、画像の平均温度に対応する温度で、ソース平面上の均一な温度分布に最適化されたユニタリを求める。
対応するユニタリは特定の画像に最適化されていないが、理論上可能な最大測定数の局所的な測定シナリオと比較して超解像を与える。
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