基于高阶Hermite-Gauss模的横向距离估算
该团队探索了利用高阶埃尔米特-高斯模式进行光学诱导横向位移传感的方法。研究表明:在小位移范围内,对两个相邻空间模式进行投影测量可获得最优费舍尔信息量,其数值随模式阶数m线性增长。研究进一步将分析扩展至任意位移值,推导出费舍尔信息量的通用表达式,证实即使在大间距情况下,高阶模式仍优于基础高斯模式。这种方案仅需极少测量次数即可实现增强的位移灵敏度,为传统空间模式解复用方案提供了简单且可扩展的替代方案。研究人员通过空间光调制器开展了原理验证实验,结果表明:使用m=8和m=17阶埃尔米特-高斯模式时,估计方差降低了一个数量级。这些发现凸显了结构光在超灵敏位移传感中的应用潜力,有望为宽带或低相干光源的双折射测量开辟新应用领域。
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