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该研究团队提出了一种基于固态自旋传感器的隐蔽电磁信号检测与解调综合框架。这项名为RAPID的创新方法采用两阶段混合策略，通过金刚石氮-空位色心（NV centers）实现低于经典噪声基底的操作性能，并运用模仿学习与知识蒸馏相结合的鲁棒自适应策略。研究人员首先将联合检测与估计任务构建为统一随机最优控制问题，在现实物理约束下优化复合贝叶斯风险目标。该算法通过量子费希尔信息矩阵（QFIM）计算鲁棒非自适应基线协议作为初始解，继而采用基于软演员-评论家深度强化学习（Soft Actor-Critic）的在线自适应策略进行优化。该方法动态调控脉冲序列、探测时长及测量基矢，在主动抑制非马尔可夫噪声与退相干效应的同时实现信息增益最大化。数值模拟表明：相较于静态方法，该协议可获得显著灵敏度提升；在相关噪声环境中保持高精度估计；应用于传感器阵列时，可实现具有海森堡级精度标度的相干量子波束成形。该工作为量子传感器在电子战、隐蔽监视等安全关键领域的应用建立了兼具理论严谨性与工程可行性的技术路径。