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摘要
本发明公开一种基于湍流效应的光学轨道角动量机器学习识别方法,解决了现有机器学习方法识别轨道角动量模式时需要庞大的训练样本,且难以实现多种湍流环境同步识别的问题。实现包括：在数值模拟条件下获得训练样本；采用遗传算法利用特征向量训练出参数更优化的支持向量机多分类模型；利用训练完成的支持向量机多分类模型进行轨道角动量识别；对识别范围较大的图像进行分组联合识别。本发明将物理机制和机器学习相结合用于光学轨道角动量识别。能够有效地识别多种大气湍流环境中涡旋光束的轨道角动量模式数,准确度远高于传统光学检测方法,相较于基于图像算法的机器学习方法,能有效减少训练样本,且学习难度更小。用于自由空间光通信。
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