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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度融合学习的光束轨道角动量高维调控方法。只需输入目标光场的复振幅信息，借助本发明训练设计的双分支多尺度特征融合U‑型网络模型，无需迭代即可直接计算并输出目标光场轨道角动量高维调控纯相位光栅。本发明有效降低了纯相位调制光栅计算响应时间，拓展了光束轨道角动量的调控维度，可应用于超大容量光通信，量子信息处理，超分辨率成像等领域，相比与现有技术具有较大进步。
主权项：1.一种基于多尺度融合学习的光束轨道角动量纯相位高维调控方法，其特征在于，只需输入目标光场的复振幅信息，借助本发明训练设计的双分支多尺度特征融合U-型网络模型，无需迭代即可直接计算并输出目标光场轨道角动量高维调控纯相位光栅，其中，1所述双分支多尺度特征融合U-型网络由强度分支和相位分支组成，每个分支包含一个U-型网络，该U-型网络结构为四组大小为2×2的最大池化层和四组大小为2×2的上采样层组成，每组采样层前使用一个3×3大小的卷积层连接ReLU激活函数，在相同空间维度的采样层间使用残差连接，最后采用一个大小为1×1的卷积层作为输出；2所述双分支多尺度特征融合U-型网络经由标量衍射及角谱传输理论生成的调制相位与调制光场复振幅数据集训练，在强度分支及相位分支中分别进行强度图样的先验信息提取及相位图样的特征域转换，最后通过多尺度特征融合模块输出，实现对相位图样特征分布进行修正与强度信息补偿，生成复振幅数据特征与调制相位间的转换模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于多尺度融合学习的光束轨道角动量高维调控方法
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