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1:西安科技大学通信与信息工程学院
Published:2023
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Diffractive deep neural network-based demodulation implementation for quad-orbital angular momentum coherent multiplexing[J]. 2023, 49(5): 544-550.
DOI:
Diffractive deep neural network-based demodulation implementation for quad-orbital angular momentum coherent multiplexing[J]. 2023, 49(5): 544-550. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.015.
针对OAM通信系统中相干OAM复用光束的解调技术,提出了一种基于纯振幅型衍射深度神经网络(D~2NN)的OAM相干复用解调实现方法。通过数值实验研究了D~2NN解调器对四相OAM相干复用波束的解调性能,使用误码率(BER)对其性能进行了表征。为了降低D~2NN解调的误码率,提出了一种改进的OAM选择策略。并与纯相位型D~2NN解调器进行性能对比,仿真实验结果表明,该方法对四相OAM相干复用波束具有较高的解复用和解调精度有着明显优势,为OAM相干复用通信提供了一种灵活的实时解调方法。
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