利用深度学习在不同传播距离下识别衍射涡旋光束
机器学习
2022-04-01 v1 信号处理
光学
摘要
光的轨道角动量被视为量子技术中的宝贵资源，特别是在量子通信和量子传感与测距中。然而，光的OAM态容易受到传播距离和相位畸变等不良实验条件的影响，这阻碍了相关技术实际实现的潜力。在本文中，我们利用增强的深度学习神经网络来识别具有相位畸变的多个传播距离下光的不同OAM模式。具体而言，我们训练的深度学习神经网络可以以97%的准确率高效识别涡旋光束的拓扑电荷和传播距离。我们的技术对基于OAM的通信和传感协议具有重要意义。
引用
@article{arxiv.2203.16539,
title = {Identification of diffracted vortex beams at different propagation distances using deep learning},
author = {Heng Lv and Yan Guo and Zi-Xiang Yang and Chunling Ding and Wu-Hao Cai and Chenglong You and Rui-Bo Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16539},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 4 figures