单光子探测技术在量子保密通讯、大气污染监 测,、高分辨率光谱测量等领域有着广泛的应用. 该技术通过分辨单个光子在光电探测器中激发出来的 光电子脉冲,采用脉冲放大,脉冲甄别和数字计数技术. 来实现光子计数,提高极弱光探测的灵敏度.

为了保证光子计数器在大动态范围内的计数准确 度,需要经常校准光子计数器的线性“,即检测其计数 值是否与测量光强成正比关系.校准线性的常用方法 有强光衰减法和光照度平方反比定律法.

强光衰减法使用精密光纤衰减器对强光进行定量 衰减,实现光子计数器的线性测量.由于光在滤光片间 存在重复反射与干涉效应,以及滤光片透光率的不均 匀,使得误差接近5%.

光照度平方反比定律法通过改变光源与探测器光 敏面间的距离来改变探测器接收的光强,实现光子计: 数器的线性测量.光源与探测器间距较大时,杂散光的 影响非常明显,误差达3%.

本文从提高光子计数器测量准确度角度出发,通 过分析常用单光子计数器原理,提出了一种线性测量 方法,搭建了单光子计数器线性实验测量装置,根据自 发参量下转换(Spontaneous Parametric Down Conversion, SPDC)过程中泵浦光功率与参量下转换 产生的相关光子线性关系,实现了探测器的线性测量, 系统误差小于3%.与传统线性测量方法相比,通过调 节泵浦光功率来控制人射至探测器的光强,可以有效 提高光子计数器线性定标的准确度,由于自发参量下 转换的宽光谱特性,该方法有望适用于测量不同类型 单光子计数器在不同波长的线性.

1理论基础

目前常用的光子计数器有光电倍增管(Photormultiplier Tube, PMT)和雪崩光电二极管( Avalanche Photo Diode, APD).

1.1 APD非线性误差

当有光子信号到达APD时,APD产生电脉冲信 号.为了能够对下一个光子信号产生响应,当雪崩发生 后APD会被迅速地切断两端电压,使APD恢复到接 收光子的状态.通常将这段恢复时间称为死时间.

在死时间内,探测器对人射光子的不响应,是造成 光子计数非线性误差的主要原因.每一个计数都会产 生一段死时间,人射光子速率越大,死时间内漏计的光. 子数越多,造成电脉冲数与人射光子数的比例关系不 断变化,即APD的非线性误差也越大.

假设光子在单位时间内到达APD的概率相等,即 死时间内人射光子速率和非死时间内入射光子速率相 等.

由图1可知,APD在人射光子速率较低时,测量 保持线性;当人射光子速率较大时,光子计数速率远小 于人射光子速率,非线性误差变大.因此当光子计数速 率较低时,非线性误差接近于零,人射光子数等于光子 计数;光子计数较大时,测量和校正光子计数器的线性 具有重要的意义.

1.2 PMT 非线性误差 当光子信号到达PMT产生响应时,若在PMT分 辨时间内有两个或两个以上的光子人射到PMT的光 阴极,会在输出阳极形成的脉冲出现脉冲幅度和脉宽 宽度的叠加,即出现了脉冲重叠的情况,又称之为脉冲 堆积效应.

脉冲堆积一般发生在光功率比较大的时候,因为 在有限的时间内,光子数目较多,PMT难以分辨,容易 发生脉冲堆积.脉冲堆积效应分三个阶段:开始阶段, 人射光子速率很小,没有脉冲堆积;人射光子速率逐渐 增大,开始出现光子堆积效应,开始出现偏差;人射光 子速率继续增大,光强己经很强,曲线有下降的趋势, 计数偏差越来越大.

由图2可知,PMT在人射光子速率较低时保持线, 性,PMT在人射光子速率较大时非线性误差较大,且 存在一个计数值有二种人射光子速率的可能.

1.3参量下转换定标单光子探测器实验原理.

自发参量下转换是1970年在光子计数实验中首 先被发现的1],在单色泵浦光与量子真空噪声对非中 心对称的非线性晶体的综合作用下,一个高频泵浦光 子会自发的分裂为两个低频光子,分别称为信号光和 空闲光,由于这两个光子具有时间.空间、频率和偏振 相关性,因此也被称为相关光子.自发参量下转换发生 的条件:只要晶体中参量光的增益大于单次损耗,就能 使泵浦光的光子自发分裂成两个相关光子.

2实验装置

根据定标原理,建立了如图3所示的实验装置.. 532nm连续单波长激光器作为泵浦光,其最大输出功 率为18W.泵浦光经起偏器、532nm半波片、长焦透 镜1(f= 120 mm)聚焦人射PPLN晶体(50 mmX 3 mmX1.5 mm)中,晶体后端产生的相关光子经过短 焦透镜2(f=80 mm)、567 nm滤光片1.550 nm长通 滤光片2后人射单色仪中,经单色仪的色散人射到 APD和PMT.其中PMT为滨松公司的R2949光电倍 增管,光谱响应范围200~ 900 nm;APD为excelitas公 司的SPCM-15雪崩光电二极管,光谱响应范围400~ 1000nm..

泵浦光经起偏后变成垂直偏振,满足自发参量下 转换准相位匹配要求。光路中插人半波片可改变泵浦 光的偏振状态,用于背景扣除.透镜1的作用是聚焦泵. 浦光使泵浦光的光斑直径小于PPLN晶体的高度 (1.5 mm) ,保证泵浦光東完全人射PPLN晶体. PPLN 晶体和功率计放置在高准确度的二维平移台上,通过软件控制交替测量泵浦光的功率和探测器测量值,两 者测量间隔为10 s,在10 s内泵浦光被认为功率不变。 透镜2的功能是将产生的相关光子聚焦平行人射单色 仪中,576nm长通滤光片1和550nm的长通滤光片2 为了残余消除泵浦光,滤光片1呈45放置,可避免泵 浦光在多片镜子间来回反射增加了背景辐射.为了继 续提高测量信噪比,臧小杂散光对实验结果的影响,在 探测器的前面放置了3 mm的孔径光阑和一个550 nm 的长通滤光片3.

实验分为泵浦光功率与相关光子数线性关系的系 统验证和光子计数器线性测量和修正二部分.首先通 过测量泵浦光功率和PMT光电流的大小,验证泵浦光 功率与相关光子数的线性关系和测量系统的误差大 小,由于PMT在其工作范围内电流非线性极小156, 因而PMT本身的响应非线性对测量结果的影响可以 忽略.在图3的装置中,单色仪后连接电流模式的 PMT,并将PMT的输出信号连接至静电计 (KEITHLEY 6517B,其最小测量电流为20pA),测量 PMT的光电流大小.调节泵浦光功率可改变晶体产生 的相关光子速率,从而使PMT获得不同功率下的光 电流.

之后通过调节泵铺光功率测量光子计数器的线 性.在单色仪后连接光子计数器(APD和PMT),调节 泵浦光功率测量光子计数的变化,得到光子计数器的 计数值与入射光子速率的关系.为了充分避免背景光 从单色仪人射探测器,单色仪和探测器放置在一个密 封的黑箱子里.

3实验结果

3.1系统验 证实验

按照图3所示实验装置对光电流进行测量,泵浦 激光的功率变化范围为0.1~150mW,将泵浦光功率 和PMT光电流交替测量,间隔时间为10 s,以获取不 同功率下探测器的光电流输出.调节单色仪选取不同 波长的相关光子输出,得到结果如图4.

图4为不同中心波长下泵浦光功率与光电流的关 系.数据分析可知,泵浦光功率与光电流的线性相关系 数大于0.99828,系统误差小于3%.可认为泵浦光功 率与产生的相关光子呈线性关系,通过它们的线性关 系即可实现光子计数器的线性测量.

3.2 APD 的线性测量和修正

为了方便对比验证,考虑APD和PMT的波长响. 应范围和信噪比大小,选取628 nm的相关光子人射光 子计数器测量光子计数器的线性.光子计数器在光子 计数速率较大时非线性误差较大,需要对光子计数进 行修正. APD由式(1)进行修正,T。是APD的死时间, 可通过实验进行测量得到.一般情况下,调节进人探测 器的光强到APD光子计数速率基本不增加,此时用示 波器观察输出波形,二个相邻脉冲的最小时间间隔即 是APD的死时间)

按照实验装置对光子计数器线性进行测量,泵浦 光功率变化范围为0.1~150 mW,泵浦光功率与相关 光子速率间隔时间10s交替测量,获取不同功率下的 光子计数速率值.将泵浦光功率和光子计数速率转换 为人射光子速率和光子计数的关系,得到APD的线性 测量曲线,通过式(1)进行修正,得到修正后的曲线,如 图5.

APD的线性测量曲线和理论响应曲线(图1)基本 符合.由实验结果可知,APD当人射光子速率小于1X 10°s一'时,非线性误差小于1%;人射光子速率越高,非 线性误差越大,当人射光子速率为1X10*s-' ,非线性 误差3%;当人射光子速率大于1X10's-' ,非线性误差 大于20%.

修正后,当APD光子计数速率小于1X10's',修 正值与人射光子速率的相对误差小于3% ;APD光子 计数速率小于5X10's~'时,修正值与人射光子速率的 相对误差小于5%,可以较为精确地修正计数器的计 数值.实验结果出现误差的原因包括高人射光子速率. 下后脉冲概率的变化以及探测器死时间测量值的不精 确. APD光子计数速率大于5X10"s~1时,APD工作不 稳定,测量波动较大. APD的线性测量修正前和修正 后的非线性误差如图6.

若规定E=5%时为光子计数器适用的线性工作 范围.上限,APD的人射光子速率最大线性工作范围可 由2X10*s~'扩大到5X10's-' ,通过修正可以有效地 降低APD的非线性误差. 3

.3PMT的线性测量和修正

PMT可由式(4)进行修正,得知,PMT 的脉冲分辨时间为20 ns,计数器死时间为25 ns,脉冲 甄别器的死时间未知,该值可根据式(4)和光子计数速 率最大值推出,得PMT的脉冲分辨时间为115 ns. 按照实验装置对PMT线性进行测量,泵浦光功率 变化范围为0.5~135mW,如APD的线性测量方法测 量PMT,得到PMT的线性测量曲线,再由式(4)修正, 得到PMT的线性测量曲线和PMT的光子计数修正 曲线,如图7.

PMT的线性测量曲线也和理论响应曲线(图2)基 本符合.当人射光子速率小于1X10's-'时,非线性误 差小于2%;当人射光子速率较高时,PMT的非线性误 差远大于APD的非线性误差,当光子计数速率1X 10°s-'时,非线性误差大于20%;当人射光子速率大于 1X10's-' ,非线性误差大于60%.当PMT人射光子速 率达到一定值时(未超过工作阈值),光子计数速率逐 渐变小,测量时需注意.

PMT通过修正公式也可修正计数器的计数值,当 PMT光子计数速率小于1X10*s-',修正值与人射光 子速率的相对误差小于3%; PMT光子计数速率小于 1X10's-',修正值与人射光子速率的相对误差小于 5% ;PMT光子计数速率大于1X10's-' ,相对误差小. 于10%.出现误差主要原因包括PMT光子接收分布 概率不完全适用泊松分布模型以及PMT的甄别时间 测量值的不精确.PMT的线性测量修正前和修正后的 非线性误差如图8.

若规定E=5%时的为PMT适用的线性工作范围 上限,PMT的人射光子速率线性工作范围上限可由 2X10's‘扩大到1X10's-',通过修正可以有效地降低. PMT的非线性误差.

4结论

本文依据自发参量下转换过程中泵浦光功率和产 生的相关光子速率的线性关系,搭建了单光子计数器 线性测量的实验装置,从而实现光子计数器线性的测 量.实验结果表明。该系统可以有效地实现光子计数器 的线性测量,光子计数器在光子计数速率较大时非线 性误差较大,需要对光子计数进行修正.通过修正可有 效地减小光子计数的非线性误差,并指导光子计数探 测:器的器件选型和线性工作区域选定.影响光子计数 线性测量的因素是多方面的,本文仅讨论其非线性误 差产生的主要原因,后续将开展进- -步的研究.

光子计数器的线性测量和修正相关推荐

  1. 激光干涉仪测量机床精度之线性测量

    数控机床因为高精度.高效率.多功能等优点,广泛应用于各行业中.为了保证机床的加工精度,需要用到激光干涉仪对它们做定期精度检查,这样才能保证加工产品的质量. 线性测量是激光干涉仪用来检定机床定位精度的一 ...

  2. 自动驾驶 9-1: (线性)卡尔曼滤波器The (Linear) Kalman Filter

    欢迎回来.在模块二中,我们将学习最著名的算法之一 在所有工程中:卡尔曼滤波器. 在当今先进的机器学习世界中, 卡尔曼滤波器仍然是一个重要的工具 融合来自多个传感器的测量结果 实时估计状态 机器人系统, ...

  3. 值对于int32太大或太小_影响涂镀层测厚仪测量值的因素与解决方法

    影响测量值的因素与解决方法 使用沧州欧谱测厚仪与使用其他仪器一样,既要掌握仪器性能,也需了解测试条件.使用磁性原理和涡流原理的覆层测厚仪都是基于被测基体的电.磁特性及与探头的距离来测量覆层厚度的,所以 ...

  4. C++中贝叶斯滤波器包bfl的使用(1)-线性卡尔曼滤波器

    摘要 bfl是内置在ROS系统中的一个贝叶斯滤波器包,被使用在robot_pose_ekf中.本文是将该包单独提出来,操作一次整个包的教程(英文教程地址).这个教程由3部分组成,第一部分,也就是本文, ...

  5. 阿尔茨海默病临床试验中静息脑电节律的测量

    电生理专业兴趣领域(EPIA)和全球大脑协会对阿尔茨海默病(AD)临床试验中候选脑电图(EEG)测量方法的推荐得到了认可.专家组审查了该领域的文献.最一致的发现是,轻度认知障碍和痴呆的AD患者在疾病进 ...

  6. cstring 比较_不同商用齿轮齿接触分析软件的比较(三)

    4.2.1直齿轮 由于斜齿轮在TCA中的难度要大得多,并且随着附加效应的出现,第一次计算是用相应的等效直齿圆柱齿轮(按照ISO 6336-3中的定义). 表2 作为一个额外的比较,同样的问题用有限元分 ...

  7. 一文图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)

    点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 译者注:这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释,如果你认真的读 ...

  8. VINS-Mono翻译

    Abstract 由摄像机和低成本惯性测量单元(IMU)组成的单目视觉惯性系统(VINS)构成了用于度量六自由度状态估计的最小传感器套件.然而,由于缺乏直接距离测量,在IMU处理.估计器初始化.外部标 ...

  9. Intriguing properties of neural networks手动翻译

    Intriguing properties of neural networks 神经网络有趣的特性 深度神经网络: 1)优点: 深度神经网络是一种高度表达性的模型,在语音和视觉识别任务上取得了最好的 ...

最新文章

  1. 暑期集训1:C++STL 例1:UVA-10815
  2. python画直方图代码-python的pyecharts绘制各种图表详细(附代码)
  3. MFC中OnDraw与OnPaint的区别
  4. Kafka Producer拦截器
  5. java多线程(一)-Thread类和Runnable接口
  6. C#增删改查操作Access数据库之二(数据库的增加)
  7. python3导入ssl报错_python3中pip3安装出错,找不到SSL的解决方式
  8. python检查exe运行是否报错_python打包成exe格式后,在部分机子上没法运行
  9. 阿里巴巴矢量图标的应用
  10. 大型央企云边协同建设方案及其借鉴意义分析
  11. 【THUSC2016】蒟蒻的酱油记
  12. dex文件格式------map_list解析
  13. 缩减50%调试成本  小匠物联推可远程的串口调试助手
  14. 机器人总动员英语情歌_机器人总动员中英文字幕
  15. 免驱无线网卡插到电脑上突然驱动变成瑞昱网卡了无法正常联网
  16. java中IO流体系以及常用实现类
  17. 英文科技论文中的时态和语态问题
  18. 【多项式最小二乘拟合实验】
  19. 如何修改wincc服务器画面,关于OS站的wincc画面修改的问题-工业支持中心-西门子中国...
  20. macOS系统运行jmeter时去除恼人的shell黑框

热门文章

  1. Git-回退到指定版本 reset/revert
  2. 启动光盘制作教程(整合自己的光盘)
  3. airbnb代码的格式化 vuex也可配置
  4. 计算机应用技术实验报告总结,大学计算机实验报告范例
  5. 【教程概览】整理下我学习过的C++教程
  6. 一例感染型病毒样本的分析
  7. 达梦数据库之创建表空间和用户
  8. Win10远程桌面连接CentOS7
  9. 达梦数据库使用案例实践
  10. 没有金刚钻,敢揽瓷器活儿