用于射频通信的奇数阶和偶数阶相干布里渊梳状光栅生成

《Optics & Laser Technology》：Odd- and even-order Coherent Brillouin comb generation for RF Communications

基于频率分复用技术的高频声场成像方法研究。提出时域超分辨率方法，通过数字微镜器件（DMD）和频率分复用技术，利用低成本低速相机实现高频声场测量。采用傅里叶变换、复振幅时域分离和微分相位整合解码技术，显著提升测量效率并保持高空间分辨率。实验验证该方法在提升帧率同时确保相位重构质量，为声场分析提供实用解决方案。

　　近年来，随着声学研究的不断深入，对声场的高精度、高效率测量需求日益增加。传统的声场测量方法通常依赖于麦克风阵列，这类方法虽然在某些场景下具有较高的精度，但存在明显的局限性，如无法实现非接触式测量、对被测对象产生干扰以及只能获取单点数据等。相比之下，光学声场测量技术，特别是数字全息术（Digital Holography, DH），因其非接触、全视野、高灵敏度和高精度等优势，成为研究热点。然而，当前基于数字全息的声场测量方法在时间分辨率方面存在瓶颈，通常受限于相机的帧率，难以满足对高频声场进行快速分析的需求。

针对这一问题，研究人员提出了一种基于频率复用的时域超分辨率方法，用于提升数字全息声场测量的时间分辨率。该方法的核心思想是利用频率复用技术，将多个时间帧的信息编码到单一的全息图中，从而在不依赖高速相机的前提下，实现对高频声场的快速捕捉和分析。频率复用技术是一种常见的信息编码方式，通过将不同时间点的信号映射到不同的频率通道中，使得单一全息图能够承载多个时间帧的信息。这种方法在通信、图像处理等领域已有广泛应用，但在声场测量中的应用尚属空白。

在具体实现上，该方法结合了数字微镜器件（Digital Micromirror Device, DMD）与频率复用技术。DMD作为一种可编程的光学器件，能够快速切换不同的光栅图案，从而实现对声场信息的高效编码。通过调整参考光束的入射角度，可以将不同时间点的声场信息映射到不同的空间频率通道中。当DMD的切换速度高于相机的帧率时，相机可以在一次拍摄中捕获包含多个时间帧信息的复用全息图。随后，通过傅里叶变换、复振幅时域分割以及差分相位积分等手段，对复用全息图进行解码，从而重建出多个时间点的声场信息。这种方法不仅提高了声场测量的时间分辨率，还保持了相机的高空间分辨率，同时降低了对昂贵高速相机的依赖。

在实验部分，研究人员搭建了一个基于数字全息的声场测量系统，以验证所提出方法的有效性。该系统采用了一台功率为15 mW、波长为632.8 nm的激光器作为光源，配合一系列光学元件，包括多个焦距不同的透镜。其中，DMD被用来加载一系列二值光栅图案，以实现对声场信息的编码。实验中使用了Basler工业相机作为图像传感器，其性能参数在保证图像质量的同时，也具备一定的成本优势。通过该系统的实际测试，研究人员成功实现了对高频声场的快速捕捉，并验证了所提出方法在时间分辨率和空间分辨率方面的优势。

此外，该方法还具备良好的可扩展性和实用性。相比传统方法，FDM-TSR在不牺牲成像视野的前提下，显著提高了声场测量的帧率。同时，由于其基于频率复用技术，能够将多个时间帧的信息压缩到单一全息图中，从而减少了数据存储和传输的需求，降低了系统对高性能存储设备的依赖。这一特点对于需要长时间记录的声场测量任务尤为重要，使得长时间、高频率的声场监测更加高效和经济。

在实际应用中，FDM-TSR方法展现出了广泛的可能性。例如，在环境噪声监测中，该方法可以用于捕捉城市或工业环境中高频噪声的变化过程，为噪声污染治理提供更精确的数据支持。在声源定位方面，通过分析不同时间点的声场分布，可以更准确地识别声源的位置和运动轨迹，提高定位精度。在医疗声学领域，该方法可以用于超声成像的实时监测，提升图像质量和诊断效率。在流体力学和湍流研究中，FDM-TSR能够用于捕捉流体中声波的快速变化，为相关研究提供更丰富的数据。

值得注意的是，尽管FDM-TSR方法在理论上具有诸多优势，但在实际应用中仍需克服一些技术挑战。例如，如何精确控制参考光束的入射角度，以确保不同时间帧的信息能够被有效地编码到不同的频率通道中；如何优化傅里叶变换和差分相位积分等算法，以提高解码过程的准确性和效率；如何在不同应用场景下调整系统参数，以实现最佳的测量效果。这些问题需要在后续研究中进一步探索和解决。

综上所述，FDM-TSR方法为数字全息声场测量提供了一种全新的思路，突破了传统方法在时间分辨率方面的限制，同时保持了高空间分辨率和低成本的优势。该方法的提出不仅有助于推动声学测量技术的发展，也为相关领域的研究和应用提供了新的工具和手段。未来，随着相关技术的不断成熟和优化，FDM-TSR有望在更多实际场景中得到应用，为声场测量带来更大的便利和价值。