高速全光学神经网络支持时空模式多重复合
Fu Feng1,2, Xiaolong Li3,4, Ziyang Zhang3
1Research Center for Frontier Fundamental Studies, Zhejiang Lab, Hangzhou, China. fufeng@zhejianglab.org.
Light, science & applications
|September 25, 2025
概括
本研究介绍了基于轨道角动量的时空复杂化 (OAM-STM),使用脉冲激光和衍射深度神经网络. 这种技术通过利用时间维度来增强光通信能力,克服了以前的局限性.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 光学通信是指光学通信.
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 轨道角动量 (OAM) 束通过模式划分多重复合 (MDM) 提供高容量的光通信.
- 传统的仅限空间的OAM系统面临复杂性,交叉通话和可扩展性问题.
- 混合OAM复杂化与波长/偏振显示出希望,但受到连续波激光器的限制.
研究的目的:
- 开发一种新的基于OAM的时空多重复合 (OAM-STM) 技术.
- 利用脉冲激光源来提高光通信的稳定性和速度.
- 为了克服OAM系统中的重复率瓶.
主要方法:
- 脉冲OAM光束与衍射深度神经网络 (D2NN) 的协同实现.
- 使用光纤延迟线来将空间模式信息投射到时间域.
- 基于OAM的时空解复器的实验演示.
主要成果:
- 成功地将空间OAM信息投射到时间领域.
- 由光二极管带宽限制的实现解倍速速度,使高速操作成为可能.
- 证明了系统可扩展到GHz频率,与高重复率OAM源兼容.
结论:
- 建立了高速,全光学,高容量的OAM-STM系统的基础框架.
- 脉冲OAM-STM通过激活时间维度来克服传统OAM系统的局限性.
- 对自由空间,水下和其他复杂的光通信环境有前途的影响.


