基于深度相位估计网络的涡旋光束相位校正

摘要：

大气湍流会引起涡旋光束(VB)的相位畸变和模态扩散,造成湍流介质中通信性能下降.提出基于深度相位估计网络的拉盖尔-高斯(LG)光束相位补偿方法,以提高模态检测准确度,即通信的可靠性.分别利用使用和不使用高斯光作为探测光束两种方案进行学习,在光强图像与大气湍流引起的扰动相位之间建立映射关系,在接收端依据接收到的光强图像,预测湍流引起的扰动相位并进行相位校正.结果表明,所提深度网络能够较准确地实现相位预测,经补偿后,光束模态纯度达到95％以上,补偿后光强图像与发送端光强图像之间的均方误差明显减小.

关键词：大气光学、涡旋光束、卷积神经网络、相位预测、大气湍流

所属期刊栏目：43

分类号：TN929.12

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省本科教改项目

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：171-179