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作者：魏冬梅;刘芳宁;杜乾;王珂;赵曰峰;
单位：山东师范大学物理与电子科学学院光场调控及应用中心;
摘要：由于大气湍流的影响，涡旋光在大气中传播时会产生相位畸变，造成接收端模态检测困难，导致通信系统的可靠性降低。为提高涡旋光束模态检测准确率，提出了利用简单无参注意力卷积神经网络(S-ConvNeXt)检测拉盖尔-高斯光束模态的算法。结果发现：该网络可有效聚焦于关键亮斑特征。当光束分别经过较弱湍流、中等湍流、较强湍流和强湍流传输2 km后，本征态检测准确率分别为100%、98.8%、96.4%和89.7%,叠加态检测准确率分别为100%、99.8%、98.8%和96.5%。在强湍流下，S-ConvNeXt网络本征态检测准确率比ResNet50、ShuffleNetV2、ConvNeXt网络分别提高5.7%、3%、1.2%,叠加态检测准确率分别提高5.7%、4%、0.9%。S-ConvNeXt网络能够有效提高模态检测准确率，尤其在强湍流条件下表现更好。
关键词：涡旋光束;;ConvNeXt网络;;大气湍流;;模态识别;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金(42271093);; 山东省本科教学改革研究项目(M2021235)
