Устойчивое распознавание противоположных по знаку топологических зарядов вихревых пучков нейронными сетями в турбулентной атмосфере
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: рецензируемый научный журнал/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2949-5407 Т. 3, № 3.— 2025.— С. 27-36 |
|---|---|
| Other Authors: | , , , |
| Summary: | В последние годы активно исследуется задача передачи информации через атмосферно‑оптические каналы связи с помощью вихревых лазерных пучков, которые позволяют кодировать информацию в значениях топологического заряда. Серьёзной проблемой в работе подобных систем является атмосферная турбулентность. Лазерные пучки при распространении в турбулентной атмосфере претерпевают случайные фазовые искажения, что приводит к ошибкам декодирования и значительно снижает скорость передачи данных. В решении данной проблемы хорошо зарекомендовали себя нейронные сети. Наиболее распространённый способ заключается в использовании нейронных сетей для распознавания значения топологического заряда вихревого пучка по разрушенным турбулентной атмосферой мгновенным распределениям интенсивности в плоскости регистрации. Такой подход позволяет значительно снизить количество ошибок декодирования, возникающих из-за влияния турбулентности. Ограничением описанного метода считается невозможность различать по мгновенным распределениям интенсивности вихревые пучки с одинаковыми по модулю, но противоположными по знаку топологическими зарядами, поскольку в однородной среде такие пучки формируют тождественные распределения интенсивности и считается, что случайные турбулентные искажения пучка не зависят от знака топологического заряда. На это также указывает тождественность усредненных по множеству турбулентных реализаций картин распределений интенсивности пучков с топологическими зарядами разных знаков. В данном исследовании на основе численного моделирования впервые показано устойчивое к поворотам и отражениям изображений распознавание топологических зарядов противоположных знаков по мгновенным распределениям интенсивности вихревых пучков в турбулентной атмосфере с помощью нейронных сетей. Обнаруженный эффект открывает новые перспективы для создания атмосферно‑оптических систем передачи данных, позволяя использовать для кодирования информации не только величину, но и знак топологического заряда. Результаты исследования также указывают на то, что вносимые турбулентной атмосферой фазовые искажения приводят к возникновению в мгновенных распределениях интенсивности устойчивых к поворотам признаков, зависящих от знака топологического заряда In recent years, the problem of transmitting information through atmospheric optical communication channels using vortex laser beams to encode information in topological charge values has been actively investigated. Atmospheric tur-bulence is a significant challenge in the operation of such systems. When propagating in a turbulent atmosphere, laser beams undergo random phase distortions, which leads to decoding errors and significantly reduces the data transfer rate. Neural networks have proved to be effective in solving this problem. The most common method is to use neural networks to recog-nize the value of the topological charge of a vortex beam from distorted by a turbulent atmosphere instantaneous intensity distributions in the registration plane. This method significantly reduces the number of errors caused by atmospheric turbu-lence. The considered limitation of the described method is the inability to distinguish between vortex beams with the same absolute value but opposite sign topological charges according to the instantaneous intensity distribution. This is explained by the fact that in a homogeneous medium such beams form identical intensity distribution patterns. It is also assumed that random turbulent distortions do not depend on the sign of the topological charge. This assumption was also confirmed by the observation that the intensity distributions averaged over a large number of various turbulence realizations are identical for beams with beams with opposite signs of topological charges. In this study, the recognition of topological charges with oppo-site signs from intensity distributions using neural networks shown for the first time based on numerical simulation. This discovery opens up new possibilities for creating atmospheric optical data transmission systems as it allows the use not only the magnitude but also the sign of topological charge to encode information. The results also indicate that phase distortions introduced by turbulent atmosphere lead Текстовый файл |
| Published: |
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | b_TPU_IndCyb-2025-v3-i3-03.pdf https://doi.org/10.18799/29495407/2025/3/95 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=684278 |