論文の概要: Polarized deep diffractive neural network for classification, generation, multiplexing and de-multiplexing of orbital angular momentum modes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16087v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 06:30:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 00:08:30.248167
• Title: Polarized deep diffractive neural network for classification, generation, multiplexing and de-multiplexing of orbital angular momentum modes
• Title（参考訳）: 軌道角運動量モードの分類・生成・多重化・非多重化のための偏極深部微分ニューラルネットワーク
• Authors: Jiaqi Zhang, Zhiyuan Ye, Jianhua Yin, Liying Lang, Shuming Jiao
• Abstract要約: 長方形マイクロ構造メタマテリアルの概念に基づいて設計した偏光深部拡散ニューラルネットワークを提案する。 提案する分極型光回折ニューラルネットワークは、多重多重化OAMビームの分類、生成、多重化、および非多重化を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.981889575213664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The multiplexing and de-multiplexing of orbital angular momentum (OAM) beams are critical issues in optical communication. Optical diffractive neural networks have been introduced to perform classification, generation, multiplexing and de-multiplexing of OAM beams. However, conventional diffractive neural networks cannot handle OAM modes with a varying spatial distribution of polarization directions. Herein, we propose a polarized optical deep diffractive neural network that is designed based on the concept of rectangular micro-structure meta-material. Our proposed polarized optical diffractive neural network is trained to classify, generate, multiplex and de-multiplex polarized OAM beams.The simulation results show that our network framework can successfully classify 14 kinds of orthogonally polarized vortex beams and de-multiplex the hybrid OAM beams into Gauss beams at two, three and four spatial positions respectively. 6 polarized OAM beams with identical total intensity and 8 cylinder vector beams with different topology charges also have been classified effectively. Additionally, results reveal that the network can generate hybrid OAM beams with high quality and multiplex two polarized linear beams into 8 kinds of cylinder vector beams.
• Abstract（参考訳）: 軌道角運動量(oam)ビームの多重化と多重化は光通信における重要な問題である。 光回折ニューラルネットワークは、OAMビームの分類、生成、多重化、非多重化を行うために導入された。 しかし、従来の回折ニューラルネットワークでは、偏光方向の空間分布が異なるoamモードは扱えない。 本稿では,矩形構造メタマテリアルの概念に基づく偏光型深層拡散型ニューラルネットワークを提案する。 提案する偏光回折型ニューラルネットワークは, 多重偏光oamビームの分類, 生成, 多重化, および非多重化を訓練し, シミュレーションにより14種類の直交偏光渦ビームを分離し, ハイブリッドoamビームを2, 3, 4つの空間位置でガウスビームにデ多重化できることを示した。 また,全強度同一の偏光oamビームと位相電荷の異なる8本のシリンダベクトルビームを効果的に分類した。 さらに, ネットワークは高品質なハイブリッドoamビームを生成でき, 2本の偏光線ビームを8種類のシリンダベクトルビームに多重化できることを示した。

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