論文の概要: Detection of isolated specular reflection for calibration of cloud thermodynamic phase estimation with quantum parametric mode sorting LIDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17556v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 09:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.317934
• Title: Detection of isolated specular reflection for calibration of cloud thermodynamic phase estimation with quantum parametric mode sorting LIDAR
• Title（参考訳）: 量子パラメトリックモードソートLIDARによる雲熱力学的位相推定の校正のための分離されたスペクトル反射の検出
• Authors: Richard J. Murchie, Dolf Huybrechts, Aaron Strangfeld, Mateusz P. Mrozowski,
• Abstract要約: 近日点空間LIDARの雲熱力学的位相の決定には、スペクトル反射が問題となる可能性がある。 LIDARシステムは後方散乱に対する分光的な寄与に偏り、従来のLIDARとほぼ同伴すれば、雲相決定に必要な測定値を調整できる。 本稿では,QPMS LIDARの理論的モデルを用いて,その実現可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Specular reflection can be problematic for the determination of the cloud thermodynamic phase for near-nadir-pointing space LIDARs. A LIDAR system biased towards the specular contribution for backscatter, if near-concurrent to a conventional LIDAR, could calibrate the measurements required for cloud phase determination. One such system which shows promise for this is quantum parametric mode sorting (QPMS) LIDAR. Through a non-linear interaction and time-frequency mode selectivity, this system demonstrates in-band noise-rejection beyond what linear noise filtering can provide. This level of noise-rejection means the signal strength can be minimised, therefore biasing the specular contribution to the return signal. Here we provide a theoretical model of QPMS LIDAR applied to this scenario to instruct its feasibility.
• Abstract（参考訳）: 近日点空間LIDARの雲熱力学的位相の決定には、スペクトル反射が問題となる可能性がある。 LIDARシステムは後方散乱に対する分光的な寄与に偏り、従来のLIDARとほぼ同伴すれば、雲相決定に必要な測定値を調整できる。 このようなシステムの1つは量子パラメトリックモードソート (QPMS) LIDARである。 非線形相互作用と時間周波数モード選択性により、線形雑音フィルタリングがもたらす以上の帯域内ノイズ除去を実証する。 このレベルのノイズ除去は、信号強度を最小化できることを意味し、したがって返却信号に対する特異な寄与をバイアスする。 本稿では,このシナリオに応用したQPMS LIDARの理論モデルを提案する。

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