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。