刘金鹏同学在全息存储研究中取得新进展
在光全息数据存储系统中，全息重建数据页的质量的好坏对数据存储系统性能起到了决定性作用，因此尽可能的将数据页以高质量的重建是光全息存储研究中的一个重要研究内容。虽然不断地对系统进行优化，但是系统中各种各样的噪声是始终存在不能被完全消除的，噪声对全息重建数据页的污染始终存在，特别是对于多阶调制数据页的影响尤为明显。于是为了尽量的消除系统中噪声对最终系统性能的影响，基于压缩感知技术提出了一种高噪声容限的解码方法。 压缩感知技术是近年来在信号处理领域提出的一种不同于传统采样定理的新的采样理论。该理论表明：对于稀疏的或可压缩的信号，利用测量矩阵将高维信号投影到一个低维空间上进行观察，根据少量的观测值，通过最优化问题求解可实现原始信号的稀疏精确重构。且由于其对信号的稀疏性提出了要求而绝大多数的噪声在大多数的域内是非稀疏的，因此压缩感知技术对信号的处理带有固有的抗噪性，如图1所示。 |
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| 图1 压缩感知去噪原理 |
为充分利用光全息数据存储中数据页的特性，将数据页的组成单元数据符号作为训练样本进行稀疏字典训练，从而作为压缩感知中的稀疏变换，如图2所示。 |
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| 图2 全息存储数据页的稀疏字典训练流程图 |
由于数据页是由用户数据根据编码表生成的，即数据符号与数据存在关联，再利用训练得到的稀疏字典和压缩感知信号重建方法，对数据页进行解码。下图3为此解码方法所处理的验证实验中实际五阶调制数据页，及与传统阈值判定解码方法的误码率曲线对比图4。所提出的新解码方法与传统阈值判定解码方法相比对噪声具有更强的容限性。 |
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| 图3 五阶调制数据页(a)及其统计分布图(b) |
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| 图4 所提解码方法与传统解码方法误码率对比 |
相关研究的结果以“High noise margin decoding of holographic data page based on compressed sensing”为题，整理发表在美国光学学会(The Optical Society of American, OSA)期刊杂志 Optics Express. Vol.28, No.5, 7139-7151 (2020)上。 论文的相关链接：https://doi.org/10.1364/OE.386953 |
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(2020.03.01)
