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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的涡旋光传输波前校正方法、介质及设备,属于光通信领域,包括步骤：S1,构建训练样本；S2,构建深度学习模型,输入训练样本至深度学习模型进行训练；所述深度学习模型包括生成对抗网络,基于生成对抗网络端对端的畸变补偿,跳过波前重构,直接训练畸变OAM光强图与目标OAM光强图之间的映射关系,把两种图像看成两种图像风格,将湍流畸变补偿转变为图像风格转换问题,根据训练后的深度学习模型得到畸变OAM光强图与对应目标OAM光强图的映射关系；S3,训练后深度学习模型直接输出补偿后的轨道角动量光强图。本发明能够在无需重构波前、节省光学硬件的情况下仍保证优秀的畸变补偿性能。
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