論文の概要: Smart Machine Vision for Universal Spatial Mode Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11841v1
- Date: Fri, 21 Jul 2023 18:24:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 19:28:12.143244
- Title: Smart Machine Vision for Universal Spatial Mode Reconstruction
- Title（参考訳）: ユニバーサル空間モード再構築のためのスマートマシンビジョン
- Authors: Jos\'e D. Huerta-Morales and Chenglong You and Omar S. Maga\~na-Loaiza
and Shi-Hai Dong and Roberto de J. Le\'on-Montiel and Mario A.
Quiroz-Ju\'arez
- Abstract要約: 我々は、低消費電力で低コストの画像センサが、歪んだOAMビームを同時に検出し、再構成する人工ニューラルネットワークとして機能することを示す。
我々の研究は、低消費電力光ベースの通信デバイスを開発する上で、潜在的に有用な基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Structured light beams, in particular those carrying orbital angular momentum
(OAM), have gained a lot of attention due to their potential for enlarging the
transmission capabilities of communication systems. However, the use of
OAM-carrying light in communications faces two major problems, namely
distortions introduced during propagation in disordered media, such as the
atmosphere or optical fibers, and the large divergence that high-order OAM
modes experience. While the use of non-orthogonal modes may offer a way to
circumvent the divergence of high-order OAM fields, artificial intelligence
(AI) algorithms have shown promise for solving the mode-distortion issue.
Unfortunately, current AI-based algorithms make use of large-amount
data-handling protocols that generally lead to large processing time and high
power consumption. Here we show that a low-power, low-cost image sensor can
itself act as an artificial neural network that simultaneously detects and
reconstructs distorted OAM-carrying beams. We demonstrate the capabilities of
our device by reconstructing (with a 95$\%$ efficiency) individual Vortex,
Laguerre-Gaussian (LG) and Bessel modes, as well as hybrid (non-orthogonal)
coherent superpositions of such modes. Our work provides a potentially useful
basis for the development of low-power-consumption, light-based communication
devices.
- Abstract（参考訳）: 構造化光線、特に軌道角運動量(oam)を担っている光は、通信システムの伝送能力を拡大する可能性があるため、多くの注目を集めている。
しかし、通信におけるOAM光の利用は、大気や光ファイバーなどの乱れた媒体の伝搬中に発生する歪みと、高次OAMモードが経験する大きなばらつきの2つの大きな問題に直面している。
非直交モードを使用すると高次oamフィールドの発散を回避することができるが、ai(artificial intelligence)アルゴリズムはモード歪み問題を解決する可能性を示している。
残念なことに、現在のAIベースのアルゴリズムでは、大きな処理時間と高消費電力につながる大規模なデータ処理プロトコルを使用している。
ここでは,低消費電力で低コストなイメージセンサが,歪んだoam搬送ビームを同時に検出し再構成する人工ニューラルネットワークとして機能することを示す。
我々は,各Vortex,Laguerre-Gaussian(LG),Besselモード,およびそのようなモードのハイブリッド(直交でない)コヒーレントな重ね合わせを再構成することにより,デバイスの性能を実証する。
我々の研究は、低消費電力光ベースの通信装置の開発に有用な基盤を提供する。
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