基于深度相位估计网络的涡旋光束相位校正

大气湍流会引起涡旋光束（VB）的相位畸变和模态扩散,造成湍流介质中通信性能下降。提出基于深度相位估计网络的拉盖尔-高斯（LG）光束相位补偿方法,以提高模态检测准确度,即通信的可靠性。分别利用使用和不使用高斯光作为探测光束两种方案进行学习,在光强图像与大气湍流引起的扰动相位之间建立映射关系,在接收端依据接收到的光强图像,预测湍流引起的扰动相位并进行相位校正。结果表明,所提深度网络能够较准确地实现相位预测,经补偿后,光束模态纯度达到95%以上,补偿后光强图像与发送端光强图像之间的均方误差明显减小。