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该研究团队分析了一种全局传感场景，其中在有限先验信息条件下对监测的克尔参量振荡器频率进行估计。通过零差检测持续监测振荡器正交分量，并利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）处理所得光电流，实现了频率的实时估计。由于传感器非线性特性，单个EKF轨迹在长时间极限下并不总能收敛至真实未知频率。然而研究人员证明，在相同极限条件下，频率估计值的统计分布确实会在真实值附近呈现尖锐峰值。基于这一关键统计特性，该工作开发了通过传感器参数自适应控制来利用临界增强效应的全局传感协议。数值模拟表明，这种临界增强的频率估计方法在低检测效率下仍保持稳健性。