基于衍射深度神经网络的海洋湍流中涡旋光束自适应光学方案
图像与视频处理
2022-06-22 v1 光学
摘要
携带轨道角动量（OAM）的涡旋光束在水下无线光通信（UWOC）系统中传播时会受海洋湍流（OT）扰动。自适应光学（AO）用于补偿畸变并提升 UWOC 系统性能。本工作中，我们提出一种基于衍射深度神经网络（DDNN）的 AO 方案来补偿 OT 引起的畸变，其中 DDNN 被训练以获得涡旋光束畸变强度分布与其代表 OT 的相应相位屏之间的映射。实验中获得的畸变涡旋光束强度图样被输入 DDNN 模型，预测的相位屏可用于实时补偿畸变。实验结果表明，该方案能快速提取畸变涡旋光束强度图样特征，并准确输出预测相位屏。即便在强 OT 下，补偿后涡旋光束的模式纯度也显著提升。我们的方案可为 AO 技术提供新途径，并有望提升 UWOC 系统的通信质量。
引用
@article{arxiv.2202.02732,
title = {Diffractive deep neural network based adaptive optics scheme for vortex beam in oceanic turbulence},
author = {Haichao Zhan and Le Wang and Wennai Wang and Shengmei Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02732},
year = {2022}
}