[发明专利]一种基于神经网络的多模涡旋光束解复用方法在审
| 申请号： | 202110028012.5 | 申请日： | 2021-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN112861634A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 袁旭东;许亚光;赵瑞智;陈涌创;秦亦强;张超;朱永元;冯霞;邹谨成;洪煦昊;马艺冰 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 卢霞 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络的多模涡旋光束解复用方法，包括以下步骤：依照多模涡旋光束的表达式进行数据仿真，构建数据集；设计深度卷积神经网络，对输入图像进行卷积操作提取高阶特征并用下采样处理压缩数据量，得到低维向量，对局部特征进行增强和提取；将其代入卷积神经子网络结构进行高阶特征表征，进一步提取其中所保留的振幅与强度分布的联系，得到与振幅相关的高维向量；将高维向量按顺序一维展开，通过全连接层将学习到的特征映射到数据标签空间上，最终得到振幅占比向量；根据训练效果对模型的可调参数进行修改，使模型表现最优。这种解复用方法可以在较复杂的多模式耦合情况上表现更好，可以凭借输入图像解析出每个模式的振幅，改进光通讯的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 涡旋 光束 解复用 方法 | ||
【主权项】：
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