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使用卷积神经网络识别大气湍流扰动的OAM光信号
1
作者
张鑫瑜
王瑾
+1 位作者
薛洁
朱冰
《光子学报》
北大核心
2025年第5期80-91,共12页
为提高卷积神经网络识别轨道角动量光束的速率,提出了一种识别方案。该方案采用柱透镜与光电二极管阵列将叠加轨道角动量光场的二维光强信号转换为一维信号,并基于现场可编程门阵列部署一维卷积神经网络,以实现信号的高速识别。通过大...
为提高卷积神经网络识别轨道角动量光束的速率,提出了一种识别方案。该方案采用柱透镜与光电二极管阵列将叠加轨道角动量光场的二维光强信号转换为一维信号,并基于现场可编程门阵列部署一维卷积神经网络,以实现信号的高速识别。通过大气湍流折射率功率谱和随机相位屏法对方案进行建模分析,优化卷积神经网络结构,并与经典模型进行综合对比。在室外真实大气湍流环境中的实验测试表明,训练后的优化卷积神经网络对叠加轨道角动量光信号的识别准确率超过了93.5%。该方案使用了高速光电探测器阵列模块、光电信号处理电路模块、模数转换模块以及部署于现场可编程门阵列电路中的卷积神经网络模块,可将单组轨道角动量光信号的识别时间缩短至0.072μs,较好地满足了轨道角动量空间光通信的需求。
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关键词
大气湍流
自由空间光通信
卷积神经网络
现场可编程门阵列
光轨道角动量
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职称材料
题名
使用卷积神经网络识别大气湍流扰动的OAM光信号
1
作者
张鑫瑜
王瑾
薛洁
朱冰
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系中国科学院电磁空间信息重点实验室
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第5期80-91,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61377022)。
文摘
为提高卷积神经网络识别轨道角动量光束的速率,提出了一种识别方案。该方案采用柱透镜与光电二极管阵列将叠加轨道角动量光场的二维光强信号转换为一维信号,并基于现场可编程门阵列部署一维卷积神经网络,以实现信号的高速识别。通过大气湍流折射率功率谱和随机相位屏法对方案进行建模分析,优化卷积神经网络结构,并与经典模型进行综合对比。在室外真实大气湍流环境中的实验测试表明,训练后的优化卷积神经网络对叠加轨道角动量光信号的识别准确率超过了93.5%。该方案使用了高速光电探测器阵列模块、光电信号处理电路模块、模数转换模块以及部署于现场可编程门阵列电路中的卷积神经网络模块,可将单组轨道角动量光信号的识别时间缩短至0.072μs,较好地满足了轨道角动量空间光通信的需求。
关键词
大气湍流
自由空间光通信
卷积神经网络
现场可编程门阵列
光轨道角动量
Keywords
Atmospheric turbulence
Free-space optical communication
Convolutional neural network
FPGA
Optical orbital angular momentum
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
使用卷积神经网络识别大气湍流扰动的OAM光信号
张鑫瑜
王瑾
薛洁
朱冰
《光子学报》
北大核心
2025
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