論文の概要: Deep-learning-assisted optical communication with discretized state space of structural light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09462v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 15:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:07:46.986690
• Title: Deep-learning-assisted optical communication with discretized state space of structural light
• Title（参考訳）: 構造光の離散状態空間を用いた深層学習支援光通信
• Authors: Minyang Zhang, Dong-Xu Chen, Pengxiang Ruan, Jun Liu, Jun-Long Zhao, Chui-Ping Yang,
• Abstract要約: 本稿では,LGモード認識のための高度な深層学習手法を提案する。 LGモードの状態空間を識別することにより、ニューラルネットワークモデルをトレーニングして、与えられたサンプルを分類する。 我々の研究は、構造光に基づく高容量光通信のための新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.884252230064288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rich structure of the transverse spatial mode of structural light has facilitated its applications in quantum information and optical communication. The Laguerre-Gaussian (LG) modes, with azimuthal and radial indexes, consist of a complete orthogonal basis to describe the transverse spatial mode of light. The azimuthal index is often endowed with the orbital angular momentum (OAM), a high dimensional degree of freedom. The advent of OAM in optical science marks a pivotal advancement, surpassing traditional optical techniques in light manipulation for advanced data encoding and signal transmission. Here, we present a scheme that utilizes the advanced deep learning technique for LG modes recognition. By discretizing the state space of the LG modes, a neural network model is trained to classify the given samples. A proof-of-principle experiment is performed to show that our scheme requires less samples for model training, while increasing the channel capacity within limited OAM number. We further apply our scheme to an image transmission task, demonstrating the ability to encode large data with low OAM number. Our work opens a new avenue for high capacity optical communication based on structural light.
• Abstract（参考訳）: 構造光の逆空間モードの豊富な構造は、量子情報や光通信にその応用を助長している。 ラゲール・ガウスモード(英語版)(LG)は、アジムタールとラジアル指数を持ち、光の横方向空間モードを記述する完全な直交基底から構成される。 アジムタール指数は、しばしば高次元自由度である軌道角運動量(OAM)によって与えられる。 光科学におけるOAMの出現は、先進的なデータ符号化と信号伝送のための光操作における従来の光学技術を上回る重要な進歩である。 本稿では,LGモード認識のための高度なディープラーニング技術を利用する手法を提案する。 LGモードの状態空間を識別することにより、ニューラルネットワークモデルをトレーニングして、与えられたサンプルを分類する。 実験により,OAM数に制限されたチャネル容量を増大させながら,本手法がモデルトレーニングに必要となるサンプルを少なくすることを示す。 提案手法を画像伝送タスクに適用し,OAM値の低い大容量データを符号化できることを実証する。 我々の研究は、構造光に基づく高容量光通信のための新たな道を開く。

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