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OAM光束在斜程大气中的传输特性以及模式识别

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-18页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.2 OAM简介第9-10页
    1.3 国内外OAM通信的研究进展第10-16页
    1.4 本文的主要工作以及研究内容第16-18页
第2章 OAM光束在自由空间中传播特性的研究第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 常见的OAM光束第18-20页
        2.2.1 贝塞尔-高斯光束第19-20页
        2.2.2 拉盖尔-高斯光束第20页
    2.3 标量衍射理论第20-23页
    2.4 离散傅立叶变换第23-25页
    2.5 含有单一OAM态的光束在自由空间的传输特性第25-28页
    2.6 含有混合OAM态的光束在自由空间的传输特性第28-30页
    2.7 本章小结第30-32页
第3章 OAM光束在斜程湍流链路中传播特性的研究第32-59页
    3.1 引言第32页
    3.2 Kolmogorov大气湍流理论第32-37页
        3.2.1 速度波动第33-35页
        3.2.2 温度波动第35-36页
        3.2.3 折射率波动第36-37页
    3.3 斜程链路中的大气湍流模型第37-38页
    3.4 Zernike多项式模拟大气湍流相位屏第38-41页
    3.5 OAM光束在斜程湍流链路中的传输第41-52页
        3.5.1 含有单一OAM态的光束在斜程湍流链路中的传输第41-46页
        3.5.2 含有混合OAM态的光束在斜程湍流链路中的传输第46-52页
    3.6 OAM光束经斜程湍流传输后的OAM谱分解第52-58页
        3.6.1 含有单一OAM态的光束在大气湍流条件下传输后的OAM谱第53-55页
        3.6.2 含有混合OAM态的光束在大气湍流条件下传输后的OAM谱第55-58页
    3.7 本章小结第58-59页
第4章 基于卷积神经网络的OAM模式识别第59-73页
    4.1 引言第59页
    4.2 卷积神经网络第59-63页
        4.2.1 卷积层第60-62页
        4.2.2 子采样层第62-63页
        4.2.3 全连接层第63页
    4.3 基于卷积神经网络的GoogLeNet算法第63-65页
    4.4 基于GoogLeNet的混合OAM态分类第65-72页
    4.5 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-80页
致谢第80页

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