圆偏振激光场中原子的非绝热强场电离为产生自旋极化电子提供了机会.我们应用这些解析电离速率公式[Ingo Barth and Olga Smirnova,Phys.Rev.A 88,013401(2013)]更系统地研究了通过Kr和Xe原子在右旋圆偏振激光脉冲中的强场电离产生自旋...圆偏振激光场中原子的非绝热强场电离为产生自旋极化电子提供了机会.我们应用这些解析电离速率公式[Ingo Barth and Olga Smirnova,Phys.Rev.A 88,013401(2013)]更系统地研究了通过Kr和Xe原子在右旋圆偏振激光脉冲中的强场电离产生自旋极化电子,并证实了不同自旋态的光电子能量分布有很大差异、电子的自旋极化敏感地依赖于光电子能量.另外,在光电子能谱的低能部分其自旋极化可以达到100%,并且通过调节激光强度和频率可以很好地控制能量积分的自旋极化.展开更多
同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA...同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。展开更多
文摘圆偏振激光场中原子的非绝热强场电离为产生自旋极化电子提供了机会.我们应用这些解析电离速率公式[Ingo Barth and Olga Smirnova,Phys.Rev.A 88,013401(2013)]更系统地研究了通过Kr和Xe原子在右旋圆偏振激光脉冲中的强场电离产生自旋极化电子,并证实了不同自旋态的光电子能量分布有很大差异、电子的自旋极化敏感地依赖于光电子能量.另外,在光电子能谱的低能部分其自旋极化可以达到100%,并且通过调节激光强度和频率可以很好地控制能量积分的自旋极化.
文摘同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。