Physically Constrained Bayesian Optimization for Quantum Ranging Under Complex Environments

doi:10.1109/tim.2026.3723498

Physically Constrained Bayesian Optimization for Quantum Ranging Under Complex Environments

2026-08-21

0

PRE

AI

DOI：10.1109/tim.2026.3723498

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

纠缠光子测距有望超越经典精度极限，为下一代高精度定位与导航系统提供关键途径。然而，自由空间光子传输易受大气湍流和背景噪声影响，导致符合曲线呈现多模态和非凸特性。传统方法依赖局部峰值和固定形状假设，易陷入伪峰值，造成时延估计不稳定。常规全局优化算法忽略符合峰的物理特性，在噪声环境下仍存在收敛缓慢或误判问题。为解决此问题，本文提出一种基于物理约束贝叶斯优化（PCBO）的鲁棒量子测距方法。通过构建嵌入物理先验的评分函数，该方法可有效抑制伪峰值并优化全局搜索效率，在有限评估次数内逼近真实时延。在10米自由空间仿真中，PCBO在强干扰条件下实现了96.0%的收敛率。对于成功收敛的试验，平均绝对误差（MAE）低至3.34毫米，90%置信区间控制在8.52毫米以内。在相同条件下，PCBO在收敛速度和鲁棒性方面均优于传统贝叶斯优化（BO）和粒子群优化（PSO）。最终，该方法为复杂环境下的高精度量子测距提供了有效解决方案。

Keyword:

Bayesian optimization (BO)

complex environments

physical constraints

quantum ranging

time-delay estimation

Physically Constrained Bayesian Optimization for Quantum Ranging Under Complex Environments

摘要

期刊

机构

引用论文