アレイ導波路からのコヒーレントパターンのデコーディングによる自由空間光角度推定

科学分野:

• フォトニクス
• 光学センシング
• 人工知能

背景:

• 従来の角度（AOA）推定法は、小型化、複雑さ、信頼性に課題を抱えています。
• 既存の技術では、コンパクトで堅牢な光学センサーの需要を満たすことが困難です。

研究 の 目的:

• 従来の技術の限界を克服する新しい自由空間光AOA推定法を提示すること。
• アレイ導波路コヒーレントモードデコーディングと深層学習を活用して、正確な空間角度情報取得を行うこと。

主な方法:

• 入射光の伝播とアレイ入力導波路での干渉から得られるAOA関連の位相差を利用します。
• スラブ導波路出力でマルチビーム干渉縞を形成し、アレイ出力導波路でサンプリングします。
• AOA推定のために、訓練された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）-Attention Regressorを使用します。

主要な成果:

• 40°視野にわたって平均絶対誤差（MAE）0.0142°および二乗平均平方根誤差（RMSE）0.0193°を達成しました。
• 従来のピーク線形キャリブレーションおよび他のニューラルネットワークアーキテクチャと比較して、優れた精度を示しました。
• シミュレートされた位相ノイズおよび製造公差に対して顕著な堅牢性を示しました。

結論:

• 新しい方法は、光学信号の空間角度情報を効果的にデコードします。
• 集積フォトニクスと深層学習の相乗効果が、高度な光学センシングに役立つことを強調します。
• 高度に統合され、堅牢で高性能なオンチップ光学センサーへの道を開きます。