基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现

李昭慧; 赵潇晓

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.015

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基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现

光束产生及传播 | 更新时间：2025-09-01

- 基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现
- Diffractive deep neural network-based demodulation implementation for quad-orbital angular momentum coherent multiplexing
- 光学技术 2023年49卷第5期页码：544-550
- 作者机构：
  
  1:西安科技大学通信与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62274124,61705178)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.015
  中图分类号： TN929.1;TP183
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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李昭慧, 赵潇晓. 基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现[J]. 光学技术, 2023,49(5):544-550.

Diffractive deep neural network-based demodulation implementation for quad-orbital angular momentum coherent multiplexing[J]. 2023, 49(5): 544-550.
李昭慧, 赵潇晓. 基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现[J]. 光学技术, 2023,49(5):544-550. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.015.

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.

摘要

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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基于衍射深度神经网络的四相OAM相干复用解调实现

Diffractive deep neural network-based demodulation implementation for quad-orbital angular momentum coherent multiplexing

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.015

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