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基于机器学习的轨道角动量光束模式探测技术研究进展 被引量：4
1
作者 尹霄丽 崔小舟 +3 位作者 常欢 张兆元 苏元直 郑桐 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期124-138,共15页
轨道角动量(OAM)复用和编码技术可有效提高光通信系统信道容量。近些年研究者提出将机器学习(ML)技术用于OAM模式探测以提高OAM光通信系统性能。本文对基于机器学习的OAM模式探测方案进行了综述,包括误差反向传播(BP)神经网络、自组织... 轨道角动量(OAM)复用和编码技术可有效提高光通信系统信道容量。近些年研究者提出将机器学习(ML)技术用于OAM模式探测以提高OAM光通信系统性能。本文对基于机器学习的OAM模式探测方案进行了综述,包括误差反向传播(BP)神经网络、自组织神经网络(SOM)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、光束变换辅助的识别技术以及全光衍射深度神经网络(D2NN),分析了各类机器学习OAM探测器在对抗大气、水下信道带来的干扰时展现出的性能差异以及各自优势。 展开更多
关键词 轨道角动量 机器学习 神经网络
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