Abstract:
轨道角动量（OAM）模式分类对于单层纯相位衍射神经网络而言具有挑战性，原因在于OAM光束具有复杂的相位结构和空间上扩展的能量分布，难以在有限的调制自由度下映射为清晰分离的连续输出模式。为解决这一不匹配问题，我们提出一种二元光斑映射的单层衍射神经网络（BS-D2NN），通过基于区域的能量路由实现OAM模式分类，提供了一种结构紧凑、系统复杂度低且支持直接区域化光学读出的全光能量路由方案。实验结果表明，在无湍流条件下，所提出的BS-D2NN实现了93.89%的整体分类准确率，同时能有效将光能量路由至特定类别的目标区域，完成模式分类与空间解复用。补充实验进一步表明，通过针对特定条件进行重新训练，该框架在湍流条件下仍可适用，且无需改变网络的基本架构或优化原理。 轨道角动量，衍射神经网络，模式分类，能量路由，光学读出，空间解复用，湍流条件
