基于学习的扭曲散射光在千米级标准多模光纤中的复用传输
光学
2022-01-19 v1 信号处理
摘要
复用光的多个轨道角动量（OAM）模式有潜力提升光通信中的数据容量。然而，此类模式的长距离分布仍具挑战性。自由空间传输受大气湍流与光散射的强烈影响，而光纤中模式色散引起的波畸变使得光纤通信中的OAM解复用失效。本文发展了一种基于深度学习的方法，无需测量任何相位信息即可从散射OAM信道中恢复数据。在1公里长的标准多模光纤上，该方法在24个散射OAM信道的并行解复用中以超过99.9%的准确率识别不同OAM模式。为展示传输质量，彩色图像被编码于复用扭曲光中，我们的方法以0.13%的错误率解码传输数据。我们的工作表明人工智能算法可有益于OAM复用在商用光纤网络及湍流环境中的高性能光通信中的应用。
引用
@article{arxiv.2201.06263,
title = {Learning-based multiplexed transmission of scattered twisted light through a kilometer-scale standard multimode fiber},
author = {Yifan Liu and Zhisen Zhang and Panpan Yu and Yijing Wu and Ziqiang Wang and Yinmei Li and Wen Liu and Lei Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06263},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 5 figures