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摘要：本发明公开了一种识别涡旋光束模式数的方法，通过结合GS算法与ViT神经网络，对未知的光束进行高效、准确的识别。该方法首先对传输过程中受到畸变的涡旋光束通过校准系统进行相位恢复，通过GS算法多次迭代，逐步优化光束的相位分布，通过提取畸变涡旋光束相位，得到初步恢复的相位图像；然后将ViT神经网络引入到识别过程中。利用ViT强大的注意力转移机制，通过多层次的特征提取和表示学习，准确地识别出涡旋光束的相位特征。该方法在不同距离的传输信道中表现出较高的识别精度和稳定性，即使在复杂的水下环境中，也能保持较高的识别性能。
主权项：1.一种识别涡旋光束模式数的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，当涡旋光束通过湍流信道，到达接收端时，对传输过程中受到畸变的涡旋光束通过校准系统进行相位恢复，通过GS算法多次迭代，逐步优化光束的相位分布，通过提取畸变涡旋光束相位，得到初步恢复的相位图像；S2，利用ViT神经网络将S1恢复的畸变光束的相位图像划分为多个小块，将这些小块转换为对应的特征向量，并在这些特征向量之间进行自注意力操作，捕捉图像中不同区域之间的关系，通过多层次的特征提取和表示学习，识别出涡旋光束的相位特征，得到涡旋光束的模式数。
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百度查询： 海南大学 一种识别涡旋光束模式数的方法
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