【摘 要】
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涡旋光束具有独特的物理性质,可应用于光镊、自由空间光通信、量子纠缠等领域。同时也吸引了大量的研究学者对其进行研究。涡旋光束携带有轨道角动量（OAM）,其固有的无限维本征态可以大大增加经典和量子领域的光通信和信息处理能力。至今,已经研究出多种方法用于产生携带轨道角动量的涡旋光束。而接收端高效准确地识别OAM模式是非常关键的。我们采用卷积神经网络（CNN）方法,提出并研究了一种双模式涡旋光束的轨道角动
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涡旋光束具有独特的物理性质,可应用于光镊、自由空间光通信、量子纠缠等领域。同时也吸引了大量的研究学者对其进行研究。涡旋光束携带有轨道角动量（OAM）,其固有的无限维本征态可以大大增加经典和量子领域的光通信和信息处理能力。至今,已经研究出多种方法用于产生携带轨道角动量的涡旋光束。而接收端高效准确地识别OAM模式是非常关键的。我们采用卷积神经网络（CNN）方法,提出并研究了一种双模式涡旋光束的轨道角动量（OAM）精确识别的理论方案。使用Res Net卷积神经网络方法,演示了基于花瓣干涉模式的高分辨率和宽带宽的OAM的精确识别这种OAM光束。可以提供两个可控的自由度,OAM量子数和比例参数。我们分别研究了基于机器学习识别整数和分数涡旋光束轨道角动量.分析了不同的训练样本分辨率的图片以及样本数目对OAM识别准确率的影响。对照分析了不同的OAM量子数l,比例参数n与OAM识别准确率的关系。研究表明当OAM量子数的范围从1到10,2.00到2.09,比例参数0.01到0.99,不同OAM模式的识别准确率接近100%。这些结果为下一代基于CNN的OAM光通信提供了潜在的应用前景。
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