基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法

本发明公开基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法，包括有如下步骤：步骤1，通过数值仿真得到经过大气湍流扰动后的光场复振幅矩阵，建立数据集；步骤2，设计并搭建基本的衍射深度神经网络结构，对步骤1中得到的训练数据进行数据预处理，并将其送入到本步骤中设计好的基本衍射深度神经网络中进行模型训练；步骤3，设计并搭建识别高阶连续OAM模式的衍射深度神经网络，并利用测试集测试效果。该方法解决了现有的光学以及深度学习相关方法识别大气湍流下OAM模式不足的问题。

《基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法》是一发明专利，专利号为 2025103734151，当前法律状态为已下证，由陕西科技大学提出申请，发明人为王姣;韩琳;谭振坤;王向辉;田旭华;赵莹珂;王立宝，申请日期为2025-03-27，公开（公告）日期为2026-01-06，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2431 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算光学智能识别、轨道角动量光束检测、衍射光学神经网络算法、涡旋光模式识别、光通信信号解调、OAM 涡旋光束、衍射神经网络、高阶模式分类、涡旋光通信、智能光学解调、自由空间光通信、光束模式识别、衍射光学系统、涡旋光传感、光信息处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法，包括有如下步骤：步骤1，通过数值仿真得到经过大气湍流扰动后的光场复振幅矩阵，建立数据集；步骤2，设计并搭建基本的衍射深度神经网络结构，对步骤1中得到的训练数据进行数据预处理，并将其送入到本步骤中设计好的基本衍射深度神经网络中进行模型训练；步骤3，设计并搭建识别高阶连续OAM模式的衍射深度神经网络，并利用测试集测试效果。该方法解决了现有的光学以及深度学习相关方法识别大气湍流下OAM模式不足的问题。

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