[论文解读] Enhancing Inertial Navigation Performance via Fusion of Classical and Quantum Accelerometers

Xuezhi Wang, Allison Kealy+12 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2021

Atomic and Subatomic Physics Research参考文献 19被引用 9

一句话总结

该论文提出了一种基于最大似然的概率融合方法，利用经典加速度计的输出对量子加速度计的相位进行解卷绕，从而扩展动态范围并减少漂移。通过在量子加速度计的低采样率下对经典传感器进行重新校准，该融合方法显著提升了惯性导航的精度，仿真结果表明，当使用正交相位量子加速度计时，融合后的加速度误差漂移接近于零。

ABSTRACT

While quantum accelerometers sense with extremely low drift and low bias, their practical sensing capabilities face two limitations compared with classical accelerometers: a lower sample rate due to cold atom interrogation time, and a reduced dynamic range due to signal phase wrapping. In this paper, we propose a maximum likelihood probabilistic data fusion method, under which the actual phase of the quantum accelerometer can be unwrapped by fusing it with the output of a classical accelerometer on the platform. Consequently, the proposed method enables quantum accelerometers to be applied in practical inertial navigation scenarios with enhanced performance. The recovered measurement from the quantum accelerometer is also used to re-calibrate the classical accelerometer. We demonstrate the enhanced error performance achieved by the proposed fusion method using a simulated 1D inertial navigation scenario. We conclude with a discussion on fusion error and potential solutions.

研究动机与目标

• 解决惯性导航系统中量子加速度计动态范围有限和采样率低的问题。
• 克服量子加速度计信号中的相位折叠问题，该问题限制了可用电加速度范围。
• 通过利用高精度的量子测量对经典加速度计进行周期性重新校准，提升其性能。
• 通过与经典传感器融合，实现量子加速度计在实际惯性导航中的实用化部署。
• 通过与低采样率、高精度的量子数据进行概率融合，最小化经典传感器的累积偏差。

提出的方法

• 使用最大似然估计（MLE）联合估计量子加速度计的真实相位和经典加速度计的偏差。
• 在量子传感器的采样率下，将低采样率的量子加速度计输出与高采样率的经典加速度计数据进行融合。
• 通过利用经典加速度计的连续测量，解析量子信号中模糊的相位状态，实现相位解卷绕。
• 采用概率模型，将量子传感器的正弦输出通过非线性正弦函数映射为加速度，MLE用于解决该映射中的模糊性。
• 使用正交相位量子加速度计（0 和 π/2）以访问正弦响应的线性敏感区域，从而最小化非线性误差。
• 通过1000次蒙特卡洛仿真运行，评估一维惯性导航中的误差性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否利用经典加速度计数据有效解决量子加速度计中的相位折叠问题？
• RQ2 最大似然估计是否能成功融合低采样率的量子数据与高采样率的经典数据，从而提升导航精度？
• RQ3 通过使用量子测量对经典加速度计进行周期性重新校准，其偏差和漂移能被多大程度地减少？
• RQ4 使用正交相位量子传感器如何影响融合输出的线性度和精度？
• RQ5 量子传感器正弦响应中的非线性灵敏度对融合误差有何影响，以及如何缓解该影响？

主要发现

• 该融合方法成功利用经典传感器数据对量子加速度计的相位进行了解卷绕，使其能够超越传感器本身的固有动态范围运行。
• 当使用正交相位量子加速度计时，融合后的加速度误差在4小时内保持接近零，漂移仅由散粒噪声主导。
• 经典加速度计的偏差会随时间累积，但通过在量子传感器采样率下周期性重新校准，该融合过程能有效消除漂移。
• 与仅使用经典加速度计相比，融合方法在4小时蒙特卡洛仿真中显著提升了位置误差性能。
• 使用正交相位量子加速度计（0 和 π/2）可访问正弦响应的线性区域，从而减少非线性灵敏度误差。
• 融合误差随实际物体加速度幅值的增大而增加，主要原因是量子传感器中信号相位与加速度之间的非线性映射。