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一种基于光子神经网络的涡旋光束模态识别系统及方法

摘要

本发明公开一种基于光子神经网络的涡旋光束模态识别系统及方法。该装置包括:光束产生装置,用于将杂偏基模高斯光处理为水平偏振的模态涡旋光束;特征样本制备装置,用于对涡旋光束处理得到波导光子神经网络训练和测试所需的畸变特征样本;光子神经网络训练和识别仿真装置,用于将训练集畸变特征样本输入波导光子神经网络得到最优模型,利用最优模型对测试集数据进行涡旋光束识别检测。波导光子神经网络实验装置,用于将最优模型中的相位信息加载到马赫曾德干涉仪阵列构成一个平面波导光子神经网络,用于实验上的涡旋光束模态识别。本发明提供一种集成化、高效和高速的波导光子神经网络用于涡旋光束识别,从而提升OAM通信系统的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112465137A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳技术大学;

    申请/专利号CN202011156823.5

  • 申请日2020-10-26

  • 分类号G06N3/08(20060101);G06N3/02(20060101);H04B10/07(20130101);

  • 代理机构44314 深圳市瑞方达知识产权事务所(普通合伙);

  • 代理人张秋红;郭方伟

  • 地址 518118 广东省深圳市坪山区兰田路3002号

  • 入库时间 2023-06-19 10:08:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-15

    授权

    发明专利权授予

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