基于残差注意力网络的波前畸变复原方法

针对自由空间光通信中大气湍流造成涡旋光束相位畸变,导致通信系统性能下降的问题,提出一种基于残差注意力网络的自适应光学波前复原方法。为防止神经网络的退化现象,首先采用残差网络作为主干网络,并在此基础上构建多尺度残差混合注意力网络结构,用卷积操作将光强图像转换为特征图向后传播;其次通过不同尺度的卷积核来分布式提取特征,利用注意力机制提高网络对破损光斑特征的识别率,以增强网络表达光强图像特征的能力;最后设计结合现实评价指标的网络损失函数,从而得到符合实际波前像差的Zernike系数。在不同大气湍流强度条件下开展仿真,结果表明,残差注意力网络能快速准确地重构湍流相位,复原的残余像差的波峰波谷在0.05～0.3 rad之间,均方根在0.01～0.07 rad之间。