【摘 要】
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提出了一种基于卷积神经网络的相干解复用方法,用于实现复用涡旋光束的解复用.将卷积神经网络训练成模式分类器,用于识别并输出涡旋光束的轨道角动量模式.根据模式分类器输出
【基金项目】
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湖北省自然科学基金科技支撑计划资助项目(2015BCE048),国家科技支撑计划资助项目(2015BAD29B01),湖北省自然科学基金重点资助项目(2014CFA051),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZP17026)
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提出了一种基于卷积神经网络的相干解复用方法,用于实现复用涡旋光束的解复用.将卷积神经网络训练成模式分类器,用于识别并输出涡旋光束的轨道角动量模式.根据模式分类器输出的模式信息,选择特定的相位掩膜,并附加到高斯光束上,将高斯光束转换为本振光(携带特定轨道角动量模式的涡旋光束).复用涡旋光束与本振光进行相干检测,可以实现复用涡旋光束的解复用.数值模拟结果表明,在中等强度大气湍流下,模式分类准确率及解复用准确率均达99%以上.
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