新型光电系统实现高保真信息传输

在自由空间中传输大带宽、高容量传输的光信息在遥感、水下通信和医疗设备等各种应用中得到了广泛关注。然而，光路中不可预测的、未知的相位扰动或随机扩散体带来了巨大的挑战，限制了自由空间中光学数据的高保真传输。自适应光学提出了一种潜在的解决方案，可以动态地校正随机失真，但采用的空间光调制器和迭代反馈算法不可避免地增加了成本和复杂性。 

加州大学洛杉矶分校(UCLA)电气与计算机工程系Aydogan Ozcan教授领导的研究团队，最近在《先进光子学》上发表了一项新解决方案。这种新方法使用电子编码和衍射光学解码，通过随机未知扩散体高保真地传输光学信息。文章标题为“使用电子编码和衍射解码通过随机未知扩散体传输光学信息”。 

利用电子编码和衍射解码通过随机未知扩散体进行光信息传输。

该混合模型通过监督学习进行训练，将基于卷积神经网络(CNN)的电子编码器与物理制备的协同优化的透射无源衍射层结合起来。经过一次联合训练过程后，所得到的混合模型即使在未知相位扩散器的情况下也能准确地传输感兴趣的光学信息，成功地概括了通过看不见的随机扩散器传递信息。 

这种新方法显著优于仅利用衍射光学网络或电子神经网络通过扩散随机介质进行光学信息传输的系统，突显了电子编码器和衍射解码器共同工作的重要性。 

利用在电磁频谱的太赫兹部分运行的3D打印衍射网络，验证了该混合电子光学模型的概念实验证明和可行性。混合模型的光解码器可以在物理上缩放——扩展或收缩——以跨电磁频谱的不同部分运行，无需重新训练其衍射特征。 

加州大学洛杉矶分校的研究团队认为，这种框架将为各种应用提供低功率和紧凑的替代方案，例如植入式系统中生物医学传感和成像数据的传输、水下光学通信，以及通过湍流大气条件的数据传输。

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