基于振幅编码的量子辅助光纤布拉格光栅传感器降噪研究：一种前景展望

《IEEE Sensors Reviews》：Exploring Quantum-Assisted Denoising of FBG Sensor Data With Amplitude Encoding: A Perspective

本刊推荐：为解决光纤布拉格光栅（FBG）和表面等离子体共振（SPR）传感器在生物医学、结构和环境监测中因环境波动和仪器缺陷导致的信号噪声问题，研究人员开展了量子辅助降噪研究。通过将振幅编码（AE）与量子傅里叶变换（QFT）相结合，在IBM量子硬件上实现了对Au涂层倾斜FBG传感器实验数据的有效降噪。研究结果表明，在11-16量子比特范围内，该方法能够提供高信号保真度、强噪声抑制能力和稳定的计算性能，为光学传感器信号处理提供了可扩展且物理一致的量子原生解决方案，对医疗诊断、国防和环境监测等领域的实时分析具有重要意义。

　　

在当今科技飞速发展的时代，光学传感器犹如敏锐的"感官神经"，悄然渗透进通信、药物研发、航空航天乃至大型建筑结构健康监测的方方面面。其中，光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）传感器凭借其高灵敏度和抗电磁干扰的独特优势，成为分布式精密传感领域的明星技术。然而，这些精密仪器在实际应用中却常常遭遇"杂音"干扰——光学失准、机械振动、温度波动以及光源不稳定等因素引入的噪声，严重影响了信号解读的准确性，尤其在医疗诊断等关键场景中，信号保真度的下降可能带来不可预见的后果。

传统上，研究人员依赖快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）等经典方法进行降噪，但这种方法在处理复杂信号时容易"误伤"有效特征，且扩展性有限。尽管机器学习（Machine Learning, ML）等人工智能技术为信号处理注入了新活力，但其对大数据量的依赖、高计算开销以及"黑箱"特性仍面临挑战。与此同时，量子计算技术的崛起为解决这一难题提供了全新思路。有趣的是，FBG传感器本身基于光子行为，其物理本质就是量子的，这与量子计算框架天然契合。通过利用量子叠加、纠缠和干涉等特性，量子系统能够在庞大状态空间中进行并行处理，为降噪、优化和高维信号分析开辟了新途径。

在这篇发表于《IEEE Sensors Reviews》的前瞻性研究中，Yogendra Swaroop Dwivedi、Anuj K. Sharma、Rishav Singh和Ajay Kumar Sharma等学者探索了一条量子原生路径——将振幅编码（Amplitude Encoding, AE）与量子傅里叶变换（Quantum Fourier Transform, QFT）相结合，对FBG传感器数据进行降噪。该研究基于从金涂层倾斜FBG（Au-TFBG）葡萄糖传感器探针收集的实验透射率信号，在IBM量子硬件上进行了系列实验。

为开展研究，作者团队主要采用了几个关键技术方法：首先，他们对实验获得的Au-TFBG传感器原始光谱信号进行预处理，包括使用Python库进行数据标准化、高斯滤波（Gaussian_filter1d）平滑和三次样条（CubicSpline）插值；其次，采用振幅编码将归一化的透射率（T_n）值映射到量子态振幅，通过R_Y(θ)旋转门实现高效编码；第三，利用Qiskit框架构建QFT量子电路，结合Hadamard门和受控相位门进行频率域变换；最后，在IBM量子真实硬件上执行电路，对输出概率分布进行低通滤波和逆傅里叶变换重构，评估不同量子比特规模下的降噪效果。

量子降噪效果对比分析

研究人员首先尝试了不采用振幅编码的QFT降噪方案。如图4所示，在5-25量子比特范围内，输出概率分布呈现正弦或近似均匀模式，无法有效保留信号特征。特别是在10量子比特以上时，曲线过于平滑或噪声明显，降噪效果不理想。这表明直接编码信号值到量子电路会导致保真度不足。

相比之下，采用振幅编码的QFT降噪表现出显著优势。振幅编码通过将归一化信号值嵌入量子态振幅，实现了对信号强度模式的直接编码。如图5所示，该方法在保持信号结构细节方面表现优异，峰值特征得到更好保留，整体信号质量在不同量子比特配置下保持稳定。特别是在10-20量子比特范围内，振幅编码与QFT的结合产生了表达丰富且硬件高效的频率分析。

优化量子比特范围确定

通过系统实验和视觉检查，研究人员确定了11-16量子比特为最优工作窗口。如图6所示，在该范围内，信号结构得到良好保持，降噪有效且不会过度平滑，输出分布显示量子保真度高，退相干伪影最小。这一优化范围在电路保真度、降噪效果和硬件限制之间取得了最佳平衡。

不同配置方案比较

研究还对比了多种配置方案的优缺点。经典FFT虽然计算效率高，但存在过度平滑风险，可能抑制细微特征；基于基编码的QFT（5-25量子比特）实现简单且硬件高效，但在高量子比特数下保真度低；而基于振幅编码的QFT（11-16量子比特优化范围）则在准确性和信号质量方面表现最优，尽管对硬件噪声较为敏感。

实际挑战与解决方案

研究过程中遇到了多项实际挑战：IBM量子硬件执行等待时间长（数小时至数天）；初始代码执行与结果解析存在耦合问题，导致内核超时；Qiskit库版本兼容性问题。研究团队通过将工作流拆分为作业提交和结果处理两个独立部分，解决了执行可靠性问题。

本研究为将量子计算集成到光学传感器信号处理中迈出了重要一步。研究表明，QFT特别是与AE结合，为传感器信号降噪任务提供了有前景的替代方案。振幅编码显著改善了信号质量，而11-16量子比特窗口被证明是保真度、降噪性能和硬件限制之间的最佳平衡点。这项工作还列举了部署量子算法的实际挑战，包括硬件排队时间长、Qiskit兼容性问题以及优化电路分解和编码的需求。

重要的是，这项研究奠定了光学传感器信号处理量子原生方法的基础。考虑到光学传感器本身基于量子原理，这种处理方法更具物理一致性。随着量子技术的成熟，预计通过混合量子-经典管道将带来更大效益。未来工作将探索混合量子-经典方法，结合量子处理和经典信号降噪技术以提升性能；研究更大量子比特系统上的优化QFT实现；完善量子比特选择、错误缓解技术和编码策略；并将QFT应用于更多光学和光电子系统，如光电探测器、吸收器和太阳能电池。

当前量子计算硬件的局限性，如短相干时间、门噪声、量子比特连接性约束和长作业队列，可能限制实用量子算法的可扩展性和可靠性。解决这些问题需要量子错误校正、硬件校准和更高效态准备策略方面的进展。