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Published on: March 20, 2017

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基于对自由空间光通信改进的机器学习进行的液晶波面校正.

Hongyang Guo, Wei Tang, Zihao Wang

    Applied optics
    |December 18, 2023
    PubMed
    概括

    这项研究引入了一种改进的深度学习方法,使用液晶空间光调制器 (LCSLM) 进行空间激光通信中的波面校正. 该方法通过补偿大气流来提高终端合效率.

    科学领域:

    • 光学和光子学 在光学和光子学.
    • 光学通讯是指光学通讯.
    • 人工智能的人工智能

    背景情况:

    • 大气流对太空激光通信链路产生重大影响,导致相位扭曲.
    • 传统的波面校正方法可能会受到泽尼克系数切断和复杂矩阵计算的影响.
    • 液晶空间光调节器 (LCSLMs) 由于其相位适配能力,提供了波面控制的潜力.

    研究的目的:

    • 开发和验证一种改进的深度学习方法,用于自由空间光通信中的波面校正.
    • 为了利用LCSLMs来进行波面补偿和流模拟.
    • 为了提高大气流补偿算法的准确性和效率.

    主要方法:

    • 提出了一种改进的深度学习算法,将图像特征映射到波浪前线,用于LCSLM控制.
    • 使用LCSLM作为流模拟器来生成训练数据集.
    • 在神经网络训练期间,在LCSLM和深度学习模型之间建立了一个校准过程.
    • 建立了一个空间光学合实验系统来验证该方法.

    主要成果:

    • 液晶波校正方法在各种大气条件下显著提高了终端合效率.
    • 建议的深度学习方法避免了泽尼克系数截减和矩阵计算,提高了算法性能.

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  • 在模拟和校正方面,LCSLM的相位适配能力证明是有效的.

    • 结论:

    • 使用LCSLM开发的基于深度学习的波面校正是减轻太空激光通信中大气流效应的有希望的技术.
    • 与传统方法相比,该方法提供了更好的准确性和效率.
    • 这项研究强调了LCSLM在波校正和为自由空间光通信系统生成数据集方面的双重作用.