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我们提出了一种基于最优控制的策略，通过利用非平衡态来增强对连续监测的线性经典与量子系统中脉冲类扰动的估计能力。利用线性高斯系统的最优估计技术，从扰动的时间邻域收集信息，我们将扰动估计不确定性的最小化问题转化为一个关于时变系统参数的非线性最优控制问题。该方法通过参数调制动态塑造估计协方差，从而在已知脉冲时刻最大化信息增益。这与传统使用周期性调制的压缩协议有本质区别——后者实际上会降低对脉冲类扰动的推断能力。将该方法应用于纳米机械谐振器和悬浮纳米颗粒时，最优参数驱动相比稳态运行可将估计方差降低至多两倍。