法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-04-10
授权
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2019-06-11
实质审查的生效 IPC(主分类):H04B10/11 申请日:20190109
实质审查的生效
2019-05-17
公开
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技术领域
本发明涉及轨道角动量光通信技术，特别涉及一种轨道角动量光传输中大气湍流失真补偿系统及其方法。
背景技术
轨道角动量(Orbital Angular Momentum，OAM)光束，是一种光强分布呈圆环状且其波前具有螺旋相位结构的光束。其螺旋相位可以用函数exp(ilθ)来表达，其中，θ是角坐标，l是方位角指数也被定义为OAM光束的拓扑荷数。不同模式的OAM光束即为l不同的OAM光束。理论上，l可以取任意值，OAM光束有无限模式，且不同模式之间相互正交。利用不同模式OAM光束正交这个特性，可以将不同模式OAM光束进行复用，从而增加通信信道容量。
目前OAM光束在自由空间光通信中的应用备受关注。在光通信中，可以将不同模式的OAM光束在发送端进行复用。复用后的OAM光束经大气湍流传播一段距离后到达接收端。而OAM光束在大气湍流中传播时，会受湍流影响产生湍流畸变，导致系统的通信性能下降，这是其在光通信中应用的一大阻碍。为了克服这种大气湍流畸变带来的影响，从光学角度来看，常见的湍流补偿做法是采用自适应光学系统对畸变光束进行波前矫正，从而提高系统通信性能。2014年，南加州大学Yongxiong Ren等人提出了一套哈特曼自适应光学补偿系统来校正波前畸变，他们利用基模高斯光束作为“探针”光束，求得波前畸变情况后对OAM光束进行校正。但是自适应光学补偿系统需要动态地控制矫正模块完成对光束的矫正，存在结构复杂，成本高，不易在实际应用中推广的问题。从光电结合方向来看，2018年湖北省智能无线通信重点实验室杨春勇等人提出一种光电结合的湍流补偿方案，他们采用辅光共路相干检测技术进行补偿——将高斯光束作为辅助光束与OAM光束共路传播一段距离后，对高斯光束进行模式选择，再利用相干检测技术完成湍流补偿。虽然该系统相对自适应光学系统较为简便，但在系统接收端，对高斯光束进行相位匹配前无法得知复用OAM光束的模式，需将高斯光束分为多束进行并行相位匹配，来选择特定模式OAM光束，所以该补偿系统结构仍较为复杂度，存在成本较高，不易于实验操作和实际通信中应用等问题。
发明内容
本发明的目的就在于克服现有技术普遍存在的结构复杂、成本高且操作难度大的缺点，提供一种轨道角动量光传输中大气湍流失真补偿系统及其方法。
本发明的目的是这样实现的：
本系统不需要复杂的矫正模块，简化了高斯光束相位匹配模块。本发明在对湍流进行补偿前实现了畸变复用OAM光束的模式识别，并利用模式识别信息完成高斯光束相位匹配，选出特定模式的OAM光束；相比现有的自适应光学湍流抑制方案和传统的辅光共路相干检测湍流抑制方案，本发明具有结构简单、成本较低、操作难度低等优点，且更便于在实际通信场合中推广和应用。
具体地说，本发明的技术方案是：
一、轨道角动量光传输中大气湍流失真补偿系统(简称系统)
本系统包括偏振分束器、分束器、电荷耦合摄像机、FPGA板、空间光调制器、90°光学混频器和光电探测器；
其连通关系是：
偏振分束器、分束器、电荷耦合摄像机和FPGA板依次连通，实现信号光束的模式识别；
FPGA板和空间光调制器连通，分束器和90°光学混频器连通，偏振分束器、空间光调制器、90°光学混频器和光电探测器依次连通，实现信号光束的湍流补偿。
二、轨道角动量光传输中大气湍流失真补偿方法(简称方法)
发送端发射的复用光束由一束不经调制的高斯光束和一束经过调制的复用OAM光束组成，其中高斯光束与复用OAM光束偏振方向正交；假设复用OAM光束包含N束相互正交的不同信道的单模OAM光束，每个信道的单模OAM光束都已经过调制；从发送端发射的复用光束经过大气湍流传播一段距离到达接收端；复用光束经过大气湍流后受湍流影响，产生湍流畸变，称为畸变的复用光束；单模OAM光束可以由高斯光束照射到特定光栅图上来产生。
具体步骤如下：
①在接收端，畸变后的复用光束首先经过偏振分束器分为两路，一路为畸变的复用OAM光束，以下统称为第1信号光束，另一路为畸变的高斯光束，以下统称为探针光束；
②由偏振分束器分出的第1信号光束，再经分束器分为两束相同的光，一束称为第2信号光束，另一束称为第3信号光束；第1、2、3信号光束包含的模式信息相同；
③其中第2信号光束照射到电荷耦合摄像机上，由电荷耦合摄像机检测并记录其光强分布图；
④将电荷耦合摄相机检测到的第2信号光束的光强图传送给已载入识别模型的FPGA板，进行模式识别，确定第2信号光束是由哪些模式的OAM光束复用而成，保存并输出识别的模式信息；
⑤根据输出的模式信息，将可以产生相应模式OAM光束的光栅图依次加载到空间光调制器上；
⑥由偏振分束器分出的探针光束，照射在已加载光栅图的空间光调制器上，产生相应模式的OAM光束；
⑦由探针光束转换的OAM光束和第3信号光束，一起经过90°光学混频器，完成变频；
⑧变频后的两束光，OAM光束和信号光束照射到光电探测器上，在光电探测器上发生干涉并产生光电流，同时完成对信号光束的补偿。
本发明的创新点是：
1)引入智能多模式识别方法：在辅光共路外差相干检测湍流补偿系统中引入卷积神经网络识别模块，利用卷积神经网络技术实现复用OAM光束的模式识别；
2)提出串行OAM模式匹配方法：根据得到的模式信息，实时按顺序向空间光调制器加载可以产生已知模式OAM光束的光栅图，实现特定模式OAM光束的选择；
3)设计了基于卷积神经网络的OAM光束智能畸变补偿系统：将卷积神经网络识别模块和空间光调制器连接构成串行的相位匹配系统，代替并行的相位匹配模块，简化湍流补偿系统。
与现有技术相比，本发明具有下列优点和积极效果：
①不仅简化了补偿系统结构，而且降低了在实际通信中应用的操作难度；
②在实现多模复用OAM光束的模式识别的同时完成对信号光束的补偿。
附图说明
图1是本系统的结构方框图；
图2是本方法的流程图；
图3是处理识别模型的流程图。
图中：
0—大气湍流；
1—偏振分数器；
2—分束器；
3—电荷耦合相机；
4—FPGA板；
5—空间光调制器；
6—90°光学混频器；
7—光电探测器。
a—高斯光束；b—复用OAM光束；c—复用光束；d—畸变的复用光束；
e—第1信号光束；f—探针光束；g—第2信号光束；h—第3信号光束；
i—第1OAM光束；j—第2OAM光束；k—信号光束。
具体实施方式
以下结合附图和实施例详细说明。
一、系统
1、总体
如图1，本系统包括偏振分束器1、分束器2、电荷耦合摄像机3、FPGA板4、空间光调制器5、90°光学混频器6和光电探测器7；
其连通关系是：
偏振分束器1、分束器2、电荷耦合摄像机3和FPGA板4依次连通，实现信号光束的模式识别；
FPGA板4和空间光调制器5连通，分束器2和90°光学混频器6连通，偏振分束器1、空间光调制器5、90°光学混频器6和光电探测器7依次连通，实现信号光束的补偿。
其光路是：
复用光束c由高斯光束a和经过调制的复用OAM光束b组成；
复用光束c经过大气传播，受湍流影响后为畸变的复用光束d；
畸变的复用光束d经偏振分束器1，分束为第1信号光束e和探针光束f；
第1信号光束e经分束器2，分束为第2信号光束g和第3信号光束h，这三束光包含的模式信息相同；
根据第2信号光束g的模式信息，探针光束f经空间光调制器5转换为特定模式的第1OAM光束i；
第1OAM光束i经90°光学混频器6进行变频后，为第2OAM光束j；
第3信号光束h经90°光学混频器6进行变频后，为信号光束k；
第2OAM光束j和信号光束k在光电探测器7上发生干涉后产生光电流。
2、功能器件
1)偏振分束器1
偏振分束器1是一种常用的光学器件；
其作用是：将畸变的复用光束d分为两束——第1信号光束e和探针光束f。
2)分束器2
分束器2是一种将一束光分成两束光或多束光的光学器件；
其作用是：将第1信号光束e分为两束——第2信号光束g和第3信号光束h。
3)电荷耦合摄像机3
电荷耦合摄像机3是一种图像控制器，将光信号转换成电荷信号；
其作用是：检测并记录第2信号光束g的光强分布图。
4)FPGA板4
FPGA(Field-Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列；
其作用是：加载已处理好的识别模型，对信号光束进行模式识别，保存并反馈识别信息；
其内嵌的软件是：经过图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)单元训练和测试的卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)模型，经过训练后的CNN模型可以转换为FPGA。
5)空间光调制器5
可以方便地将信息加载到一维或二维的光场中，对加载的信息进行快速处理；
其作用是：加载产生OAM光束的光栅图，将探针光束f转换为第1OAM光束i。
6)90°光学混频器6
是光相干检测的一个重要部分；
其作用是：完成由探针光束f转换成的第1OAM光束i和第3信号光束h的变频，使两束光有相同频率；
7)光电探测器
光电探测器，是光相干检测的重要器件；
其作用是：将混频后的第2OAM光束j和信号光束k进行干涉，并产生光电流，实现信号光束的湍流补偿。
二、方法
如图2，本方法包括下列步骤：
A、信号光束和探针光束分离201
使用偏振分数器1完成第1信号光束e和探针光束f分离；
B、信号光束分束202
使用分束器2将第1信号光束e分束为第2信号光束g和第3信号光束h；
C、检测信号光束的光强图203
使用电荷耦合摄像机3检测第2信号光束g的光强图；
D、信号光束的模式识别204
使用加载到FPGA板4的识别模型分类第2信号光束g的光强图，确认识别模型；
E、相位匹配205
根据识别信息，向空间光调制器5加载产生OAM光束的光栅图；
F、选择特定的OAM模式206
探针光束f照射在已经加载光栅图的空间光调制器5，转换为需要的第1OAM光束i；
G、OAM光束和信号光束混频207
使用90°光学混频器，对第1OAM光束i和第3信号光束h进行混频；
H、发生干涉并进行湍流补偿208
第2OAM光束j和信号光束k在光电探测器7上发生干涉，同时完成信号光束k的湍流补偿。
本方法中采用的识别模型处理：
因不同模式OAM光束的复用OAM光束光强图不同，可以根据光强图对复用OAM光束进行分类，确定复用OAM光束包含的模式信息；
如图3，具体流程如下：
因不同模式OAM光束的复用OAM光束光强图不同，可以根据光强图对复用OAM光束进行分类，确定复用OAM光束包含的模式信息；
a、收集OAM光束的光强图301
收集不同湍流环境下所需OAM光束的光强图；
b、整理数据集302
将收集的光强图并按模式进行分类，统一图片大小，转换为训练网络模型所需的格式。
c、构造网络模型303
选择网络模型，设置网络模型的超参数；
d、训练网络模型304
在图像处理器单元上，输入数据集，训练网络模型；
e、确认识别模型305
选择一个训练好的网络模型做识别模型；
f、加载到FPGA板306
将选择出的识别模型加载到FPGA板上。
三、实施例
为了进一步说明，本发明提供如下实施例。
OAM光束有多种类型，本例中统一选择拉盖尔-高斯(Laguerre-Gauss，LG)光束；
本例中，采用的CNN模型为CaffeNet；在Linux环境下，caffe开源平台上训练CaffeNet模型；如图3，收集湍流环境分别为1×10-13下、1×10-14和1×10-15下，±1模式复用LG光束光强图、±2模式复用LG光束光强图、±3模式复用LG光束光强图、±4模式复用LG光束光强图、±5模式复用LG光束光强图、±6模式复用LG光束光强图、±7模式复用LG光束光强图和±8模式复用LG光束光强图各1200张；将收集的图片按模式分为3类，每一类3600张，第一类为±1模式复用LG光束，第二类为±2模式复用LG光束，第三类为±3模式复用LG光束；将每一类中的3000张图片作为训练集，剩余600张作为测试集；处理数据集，将图片统一为256*256大小，并转换为lmdb格式并计算均值；
设置CaffeNet模型超参数，本例中，test_iter设置为60，test_interval设置为300，base_lr设置为0.001，solver_mode选择GPU，最大迭代次数设置为6000；在图像处理器单元上，输入处理好的数据集，训练CaffeNet；选择一个最佳的训练模型做识别模型；并将选择的识别模型加载到FPGA上；
本例中，发射端的复用光束c由两束偏振方向正交的光束组成，一束是不经调制的高斯光束a；另一束是经过调制的复用LG光束b，由两束不同信道的单模LG光束复用而成；代表信道1、2的单模LG光束的拓扑荷数分别为-1、+1；
如图1所示，经大气湍流传播一段距离后畸变的复用光束d首先被偏振分束器1分为两束，一束是第1信号光束e，另一束是探针光束f。
分离后的第1信号光束e经分束器2分为两束相同的光，分别称为第2信号光束g和第3信号光束h；其中第1信号光束e，第2信号光束g和第3信号光束h包含模式信息相同。
经分束器2分出第2信号光束g照射在电荷耦合摄像机3上，由电荷耦合摄像机3检测并记录其光强图。
将第2信号光束g的光强图输入到FPGA板4，进行模式识别。得到识别信息，确定第2信号光束的模式信息——由-1、+1两种模式的LG光束复用而成。
根据识别信息，按顺序将产生相应模式LG光束的光栅图依次加载到空间光调制器5中：
第一次将产生-1模式LG光束的光栅图加载到空间光调制器5中。此时探针光束f照射在空间光调制器5上，探针光束f转换为-1模式的LG光束i-1。然后LG光束i-1和信号光束h首先在90°光学混频器6上进行混频，然后在光电探测器7上发生干涉并同时完成补偿。
第二次将产生+1模式LG光束的光栅图加载到空间光调制器5中。此时探针光束f照射在空间光调制器5上，探针光束f转换为+1模式的LG光束i+1。然后LG光束i+1和信号光束h首先在90°光学混频器6上进行混频，然后在光电探测器7上发生干涉并同时完成补偿。
机译： 光传输特性估计方法，光传输特性补偿方法，光传输特性估计系统和光传输特性补偿系统
机译： 光传输特性估计方法，光传输特性补偿方法，光传输特性估计系统和光传输特性补偿系统
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