論文の概要: Superradiant LIDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28378v1
• Date: Wed, 27 May 2026 12:17:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.03723
• Title: Superradiant LIDAR
• Title（参考訳）: スーパーラジアントLIDAR
• Authors: T. Kullick, M. Bojer, J. von Zanthier, G. S. Agarwal,
• Abstract要約: 我々はディックの超放射能の概念、すなわち統計的に独立な光源の集合的な発光を利用する。 遠隔物体の距離を計測するクラメロ・ラオ境界は従来のLIDARを$N$で下げることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, light detection and ranging (LIDAR) has seen a steep rise in the sensitivity of measuring the distances of remote objects. Here, we propose to enhance the sensitivity of LIDAR even further by exploiting Dicke's concept of superradiance, i.e., the collective light emission of statistically independent light sources. By using $N$ thermal light sources (TLS) and measuring intensity correlations of order $m \geq 2$ instead of $m=1$, i.e., the intensity, we show that the Cramér-Rao bound on the measurement of the distance of a remote object undercuts that of traditional LIDAR by a factor of $N$, and can be reduced further with increasing correlation order $m$. Our numerical calculations are supported by analytical expressions for the special cases of two and three TLS and a general approximate expression for any number of TLS.
• Abstract（参考訳）: 近年、光検出・測光(LIDAR)は、遠隔物体の距離を測定する感度が急上昇している。 ここでは、ディックの超放射能の概念、すなわち統計的に独立な光源の集合発光を利用して、LIDARの感度をさらに高めることを提案する。 N$熱光源(TLS)を用いて、$m=1$の代わりに$m \geq 2$の強度相関を測定することにより、リモートオブジェクトの距離をN$で測定するクラメールラオが従来のLIDARの強度を下げることを示す。 数値計算は,TLSの特殊事例に対する解析式と,TLSの任意の数に対する一般近似式によって支援される。

関連論文リスト

• LiDAR-GS:Real-time LiDAR Re-Simulation using Gaussian Splatting [53.58528891081709]
  都市景観におけるLiDARスキャンをリアルタイムかつ高忠実に再現するLiDAR-GSを提案する。 この手法は,公開可能な大規模シーンデータセットのレンダリングフレームレートと品質の両面において,最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T15:07:56Z)
• Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
  近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。 本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z)
• Ancilla quantum measurements on interacting chains: Sensitivity of entanglement dynamics to the type and concentration of detectors [46.76612530830571]
  我々は、自由度(検出器')に結合した量子多体格子系を考える。 鎖内の密度と絡み合いエントロピーのダイナミクスを、$rho_a$と$M$の様々な値で探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:41:11Z)
• Single-photon sub-Rayleigh precision measurements of a pair of incoherent sources of unequal intensity [0.0]
  不等強度の2つの点状エミッタの単一光子イメージングについて検討する。 我々は、Hermite-Gaussian空間モード多重化を実験的に実装するために、多面光変換技術を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T14:58:34Z)
• Distance-dependent emission spectrum from two qubits in a strong-coupling regime [0.0]
  導波路に強く結合した2つの遠方量子ビットの発光スペクトルについて検討した。 数値的なアプローチは、ディラック・フランケル時間依存変分原理と複数のダヴィドフ$D_1$アンザッツを組み合わせる。 その結果, 強い光物質結合状態における2つの遠方量子ビットの放射スペクトル特性に関する知見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T16:16:26Z)
• Near Field iToF LIDAR Depth Improvement from Limited Number of Shots [2.70519393940262]
  間接飛行時間 LiDAR は、送信されたレーザ信号と受信されたレーザー信号の間の位相シフト角からシーンの深さを間接的に計算することができる。 現在の最先端手法では、このあいまいさを克服するために、2つの異なる変調周波数を用いて生成されたサンプルを用いている。 単一変調周波数からのサンプル画像の少ないサンプル画像を用いて,LiDARの全深度範囲を復元する2つの方法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T10:44:59Z)
• Extracting the gamma-ray source-count distribution below the Fermi-LAT detection limit with deep learning [44.99833362998488]
  合成2次元スカイマップ上で畳み込みニューラルネットワークを訓練し,Fermi-LATインスツルメンタル応答関数を組み込む。 トレーニングされたニューラルネットワークはFermi-LATデータに適用され、そこからソースカウント分布をFermi-LATしきい値以下50のフラックスレベルまで推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T19:00:51Z)
• LiDAR Distillation: Bridging the Beam-Induced Domain Gap for 3D Object Detection [96.63947479020631]
  多くの現実世界の応用において、大量生産されたロボットや車両が使用するLiDARポイントは通常、大規模な公開データセットよりもビームが少ない。 異なるLiDARビームによって誘導される領域ギャップをブリッジして3次元物体検出を行うLiDAR蒸留法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T17:59:02Z)
• Classification and Generation of Light Sources Using Gamma Fitting [9.860063679759904]
  本稿では,光のアンチバンキング,バンディング,スーパーバンキングのカテゴリを1つの特性パラメータ$alpha$または$beta$で分類し,生成する新しいメカニズムを提案する。 最も注目すべきは、この機構を用いて超ポアソン統計学において、束縛と超膨らみは区別可能であることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T11:46:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。