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期刊信息
  • 主管单位:
  • 中国科学技术协会
  • 主办单位:
  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
  • 主  编:
  • 庄松林
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55270110
  • 电子邮件:
  • gxyq@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1005-5630
  • 国内统一刊号:
  • 31-1504/TH
  • 邮发代号:
  • 单  价:
  • 15.00
  • 定  价:
  • 90.00
基于光学衍射神经网络的拉盖尔–高斯光束识别
Laguerre-Gaussian beam recognition based on optical diffractive neural network
投稿时间:2023-03-13  
DOI:10.3969/j.issn.1005-5630.202303130056
中文关键词:  拉盖尔–高斯光束  轨道角动量  大气湍流  衍射神经网络
英文关键词:Laguerre-Gaussian beam  orbital angular momentum  atmospheric turbulence  diffraction neural network
基金项目:国家重点研发计划(2022YFB2804301)
作者单位E-mail
贺瑜 上海理工大学 光子芯片研究院上海 200093
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院上海 200093 
 
陈龙 上海理工大学 光子芯片研究院上海 200093
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院上海 200093 
 
胡晓楠 上海理工大学 光子芯片研究院上海 200093
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院上海 200093 
 
栾海涛 上海理工大学 光子芯片研究院上海 200093
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院上海 200093 
haitaoluan@usst.edu.cn 
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中文摘要:
      拉盖尔–高斯(Laguerre-Gaussian,LG)光束除了轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)维度外,还拥有径向量子数$ p $,因此LG光束可以为光通信和光计算等应用提供更多的物理自由度。但目前常见的干涉、衍射机制的LG光束模式探测方法在受到大气湍流的干扰时,识别准确率会明显下降,从而限制了其实际应用。提出了一种基于衍射神经网络(diffractive neural network,DNN)的LG光束识别方式,实现了$ p $在$ 1~3 $范围内的识别。即使在强湍流强度,衍射距离为5 m的情况下,该识别方式的识别准确率依然能达到95%以上。该DNN方法能够为准确识别LG光束模式提供有效途径,在大容量OAM通信、高维量子信息处理等方面均具有潜在应用价值。
英文摘要:
      Laguerre-Gaussian (LG) beams possess radial quantum number p in addition to orbital angular momentum (OAM) dimension, and thus LG beams can provide more physical degrees of freedom for applications such as optical communication and optical computing. However, the recognition accuracy of the LG beam pattern detection method, which is commonly used by interference and diffraction mechanisms, is significantly reduced when it is disturbed by atmospheric turbulence (AT), which limits its practical application. We propose a diffraction neural network (DNN)-based LG beam recognition method that achieves p in the range of 1-3. Even in the case of strong turbulence intensity and diffraction distance of 5 m, the recognition accuracy still reaches more than 95%. This DNN method can provide an effective way to accurately identify LG beam patterns, and has potential applications in high-capacity OAM communication and high-dimensional quantum information processing.
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