이 요약과 Q+A는 우리의 웨비나를 보완합니다. 재구성 가능한 FPGA 기반 계측기를 사용하여 단일 광자 이벤트 측정 15년 2025월 XNUMX일 Laser Focus World와 공동으로 주최했습니다. 라이브로 참석하지 못하셨다면 지금 등록하여 주문형 액세스를 받으실 수 있습니다. 여기를 클릭해 문의해주세요.
웨비나 요약 외에도 아래에서 일부 청중의 질문에 대한 심층적인 답변을 제공하고 있습니다.
웨비나 요약
이 프레젠테이션에서 우리는 개요를 설명했습니다. 광자 계산물리적 설정 및 잠재적 응용 분야, 특히 장점, 과제, 그리고 주요 요구 사항을 모두 다룹니다. FPGA 기반 Moku 플랫폼과 재구성 가능한 테스트 및 측정 장비 제품군을 소개하며, 특히 Moku에 중점을 두었습니다. 시간 및 진동수 분석기높은 데이터 처리량, 병렬 처리, 데드타임 없음 등의 특징을 결합해 효율적인 광자 계수 솔루션으로 활용할 수 있습니다.
라이브 데모에서 우리는 다른 계측기와 함께 시간 및 주파수 분석기를 배치했습니다. 다중 장비 모드먼저, 디지털 데이터 시퀀스를 생성하고 펄스 위치 변조(PPM)를 통해 펄스 반송파로 인코딩한 후, 시간 및 주파수 분석기를 사용하여 파형을 검출하고 디코딩했습니다. 두 번째 데모에서는 전기 펄스와 아두이노 우노를 사용하여 Hanbury-Brown-Twiss 구성을 시뮬레이션했습니다. 히스토그램이 실시간으로 채워지는 것을 관찰하고, 시간 및 주파수 분석기를 사용하여 타임스탬프가 포함된 데이터를 수집하는 방법을 보여주었습니다.
청중의 질문
그렇다면 단일 광자 이벤트를 측정하는 것이, 특히 장거리 LiDAR와 같은 응용 분야에서 왜 더 정확한 것일까요?
LiDAR에서 정보는 진폭, 위상 또는 주파수 변조(연속 소스의 경우) 또는 펄스 간격(펄스 소스의 경우)으로 인코딩됩니다. 단거리 이동 시에는 일반적으로 반사 신호의 충실도가 높습니다. 그러나 장거리 전송 시에는 대기 간섭이 심해 반사 전력이 약해집니다.
이 경우 아날로그 검출기를 사용하면 열 프로세스와 증폭기에서 발생하는 배경 잡음에 압도될 수 있습니다. 이러한 방식은 신호 대 잡음비(SNR)를 저하시키고 코히어런트 복조를 어렵게 만들 수 있습니다. 반면, 단일 광자 검출기는 실제 광자 이벤트를 감지할 때만 "클릭" 신호를 발생시켜 아날로그-디지털 변환기에서 발생하는 입력 잡음을 제거합니다. 단일 광자를 검출하면 정확한 타임스탬핑, 신호 "게이팅" 기능(예상되는 신호만 감지), 그리고 여러 반복에 대한 평균값을 계산할 수 있습니다. 이러한 요소들은 코히어런트 복조 방식에 비해 신호 대 잡음비(SNR)를 높일 수 있습니다.
양자 광학에는 자기상관 효과(동시율)를 측정하는 g2 매개변수가 있습니다. g2 매개변수를 정량화하는 방법에 대해 설명해 주시겠습니까?
2차 상관 함수 g2(𝜏)는 시간 지연 𝜏만큼 떨어진 두 광자를 감지할 확률을 측정합니다. 이 값은 상관관계가 없는 광자에서 예상되는 값으로 정규화됩니다. 𝜏=0일 때의 값은 광원에 대한 정보를 추론할 수 있으므로 특히 중요합니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
- 만약 g라면2(0) > 1이면 광원은 광자를 그룹으로 방출하는 경향이 있습니다. 이를 뭉침 현상이라고 하며, 일반적으로 열광원을 나타냅니다.
- 만약 g라면2(0) < 1이면 광원은 규칙적인 간격으로 광자를 방출하는 경향이 있으며, 한 번에 두 개 이상의 광자를 방출할 가능성은 매우 낮습니다. 이를 반집중(antibunching) 현상이라고 하며, 단일 광자 광원에 바람직한 특성입니다.
- 만약 g라면2(0) = 1이면 방출된 광자 사이에 상관관계가 없습니다. 이는 일반적으로 레이저와 같은 결맞는 광원에 해당합니다.
Hanbury-Brown-Twiss에서 자기상관 함수에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 구성 가이드.
g를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.2주어진 HBT 데이터 세트에 대한 (𝜏) 함수의 경우 이 정보는 일치율 C(𝛕)의 히스토그램과 감지기 A 및 B에서 기록된 개별 이벤트의 총 수를 통해 얻을 수 있습니다. g에 대한 공식2(𝜏) 지연 시간 𝜏의 함수로서 다음과 같이 주어진다.
\(g^2(\tau) = \frac{C(\tau)T}{N_a N_b \Delta \tau}\)
여기서 C(𝛕)는 지연 시간 𝛕을 중심으로 하는 빈 내에서 발생하는 우연 이벤트의 수입니다. 시간 단위의 빈 너비입니다. T 측정 시간의 총 길이이며, NA 및 NB 각각 감지기 A와 B에서 포착된 개별 이벤트의 총 수입니다.
Moku 시간 및 주파수 분석기를 사용하여 이 작업을 수행하려면 내장된 데이터 로거를 사용하여 타임스탬프가 지정된 이벤트 A와 B 목록을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 호스트 PC로 내보내고, 호스트 PC에서 빈 너비를 정의하고 각 시간 빈의 일치율을 계산해야 합니다. 충분한 이벤트가 있으면 소스의 자기상관율을 추정할 수 있습니다.
Hanbury-Brown-Twiss 측정의 경우, 트리거링에 쌍으로 연결된 검출기에 동기 펄스를 사용할 수 있나요? Moku:Pro의 입력 채널 3개가 필요한가요? 아니면 Moku:Go와 Moku:Lab도 사용할 수 있나요?
네, 동기 펄스를 사용할 수 있습니다. 사실, 세 번째 아날로그 채널은 전혀 사용할 필요가 없을 수도 있습니다. Moku:Pro 및 Moku:Lab 뒷면에는 TTL 트리거 입력이 있어 캡처를 트리거하는 데에도 사용할 수 있습니다. 아쉽게도 Moku:Go는 TTL 트리거 입력을 지원하지 않으므로 입력 채널이 하나만 제한됩니다.
시간 및 주파수 분석기를 사용하여 이 트리거를 측정에 통합하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 트리거 이벤트부터 광자 이벤트 중 하나까지의 시간을 측정하려면 그림 1과 같이 이벤트 탭에서 이벤트 A부터 D 중 하나에 대한 입력 소스를 "외부 트리거"로 설정할 수 있습니다.
그림 1: 시간 및 주파수 분석기의 이벤트는 외부 트리거 입력뿐만 아니라 모든 아날로그 입력 채널에서도 발생할 수 있습니다.
트리거 창 내에서 발생하는 이벤트만 캡처하려면 "간격" 탭으로 이동하여 수집 모드를 "게이트"로 설정합니다. 이 게이트의 소스는 그림 2와 같이 아날로그 입력 또는 외부 트리거일 수 있습니다. 필요에 따라 게이트 임계값을 조정할 수도 있습니다.
그림 2: 시간 및 주파수 분석기는 연속 모드와 창 모드 외에도 게이트 모드를 지원합니다. 게이트 모드에서는 적용된 게이트가 활성화되어 있는 동안만 이벤트가 캡처됩니다.
최대 이벤트 발생률을 제한하는 요소는 무엇입니까?
Moku 시간 및 주파수 분석기에는 두 가지 최대 이벤트 속도가 지정되어 있습니다. 하나는 버스트 로깅용이고 다른 하나는 지속 로깅용입니다. 지속 로깅의 경우, 10MSa/s의 이벤트 속도는 주로 Moku:Pro SSD의 쓰기 속도에 의해 제한되며, FPGA 자체의 물리적 한계는 아닙니다.
최대 버스트 속도 312.5MSa/s(Moku:Pro의 경우)는 더 흥미롭습니다. Moku:Pro 프런트엔드의 ADC는 최대 샘플링 속도가 1.25GSa/s입니다. 하지만 Moku는 선형 보간법을 사용하여 타임스탬프를 정확하게 결정하므로 각 이벤트에 대해 최소 두 개의 샘플을 기록해야 합니다. 이 프로세스에 대해 더 자세히 알아보려면 애플리케이션 노트 이 주제에 대해. 이 보간 시퀀스는 이벤트 로깅 속도에 하드 캡을 설정합니다. DSP 알고리즘 구현 방식으로 인해 이벤트 로깅 속도의 실제 제한은 ADC 샘플 312.5개당 이벤트 XNUMX개로 제한됩니다. Moku:Pro의 경우 XNUMXMSa/s입니다.
현실 세계에서는 시계와 비동기적으로 외부 이벤트를 트리거하는데, 준안정성이 문제가 될까요? 계측기에서는 이를 어떻게 처리하시나요?
준안정성은 FPGA에서 흔히 발생하는 문제로, 주어진 레지스터가 다음 클럭 에지와 매우 가까운 시간에 입력을 받는 현상을 말합니다. 클럭이 반전되기 전에 입력이 "안정"되지 않기 때문에 FPGA가 이상 동작을 보일 수 있습니다. 이러한 상태를 "준안정" 상태라고 하며, 레지스터가 0 또는 1로 명확하게 정의되지 않은 상태입니다. 광자 계수에서 비동기 디지털 신호를 FPGA에 직접 전달하는 경우 이러한 이벤트가 무작위로 발생하기 때문에 문제가 될 수 있습니다. 결국 클럭 에지 근처에서 이벤트가 발생할 가능성이 높습니다. 이는 데이터 손실이나 부정확한 타임스탬핑을 초래할 수 있습니다.
Moku의 경우, 단일 광자 검출기에서 발생하는 TTL 신호는 먼저 아날로그 프런트엔드를 통과합니다. 기술적으로는 "디지털"이지만, ADC에서는 아날로그 신호로 처리되어 디지털화됩니다. ADC는 FPGA의 시스템 클록과 동기적으로 샘플링하므로 모든 타이밍이 제어되며, Moku 시간 및 주파수 분석기에서는 준안정성 문제가 발생하지 않습니다.
저희 웹 세미나를 시청해 주셔서 감사합니다. 우리는 당신을 다시 만나기를 기대합니다.
더 통찰력 있는 데모를 보려면 다음을 확인하세요. 웹 세미나 도서관 주문형 보기용.
더 많은 질문?
지식 베이스를 통해 자주 묻는 질문들에 대한 답변을 확인하십시오
장치 기능이나 장비 기능에 대해 질문이 있는 경우 당사의 광범위한 기술 자료를 확인하십시오.찾으시는 답을 찾기 위해. 인기 문서를 빠르게 확인하고 특정 제품이나 주제별로 검색 범위를 좁힐 수도 있습니다.
사용자 포럼에 가입하시어 연락을 받으십시오
새로운 기능을 요청하고 싶으십니까? 공유할 지원 팁이 있으십니까? 사용 사례 예시부터 새로운 기능 발표 등에 이르기까지, 사용자 포럼은 제품 업데이트에서 Liquid Instruments 및 글로벌 사용자 커뮤니티와의 연결까지 한번에 해결할 수 있는 도깨비 방망이입니다.
