研究目的
利用深度学习技术抑制CCD垂直晕光对M2测定的影响。
研究成果
所提出的基于深度学习的方案能有效抑制CCD垂直晕光对M2值测定的影响，具有高精度和优异的时间效率。通过足够的训练样本，该方案可推广至其他光束。
研究不足
该方案目前仅限于少模光纤，若要扩展至其他类型的激光束，则需要足够的训练样本。
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山(2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 通过深度学习抑制CCD垂直晕光对M2测定的影响
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山(2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 通过深度学习抑制CCD垂直晕光对M2测定的影响
DOI：10.1109/ICOCN.2019.8934887
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
电荷耦合器件（CCD）的垂直晕光现象通常出现在硅基相机中，这给近红外（NIR）激光M2因子的测定带来巨大挑战。据我们所知，本文首次提出一种基于深度学习技术的新方法来抑制CCD垂直晕光对M2测定的影响。以阶跃折射率少模光纤为例，利用大量包含晕光近场光束图案及其对应M2值的样本训练卷积神经网络（CNN），旨在建立从光束图案到M2参数的快速精准映射关系。训练后的CNN可用于分析CCD记录的晕光图案以测定M2值。仿真测试结果表明，本方案对所研究光纤光束的平均预测误差约为0.5%。在时间成本方面，训练后的CNN仅需约10毫秒（使用普通笔记本电脑）即可完成M2值测定，展现出卓越的实时性能。
作者：
Yi An，Liangjin Huang，Jun Li，Jinyong Leng，Lijia Yang，Pu Zhou
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