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申请/专利权人：江苏优加贝智能科技有限公司

摘要：本发明公开了光通信技术领域内的一种多尺度膨胀卷积与多层次特征融合的轨道角动量识别方法，包括以下：1）制作图像样本集；2）统一图像像素大小；3）通过结合卷积和池化处理来降低特征图的空间维度，得到输入特征图；4）多尺度膨胀卷积单元处理输入特征图，得到深度特征；5）多层次特征融合模块对不同层次的特征信息进行处理，融合特征信息；6）重复3）的卷积下采样子模块，对5）得到的融合特征进一步处理；7）将6）进行线性展开，模型能够最终输出对应的轨道角动量模式的识别结果，本发明能有效提高涡旋光束轨道角动量模式的识别准确率。

主权项：1.一种多尺度膨胀卷积与多层次特征融合的轨道角动量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1利用仿真软件生成携带不同轨道角动量模式的涡旋光束，通过多个随机相位屏模拟不同强度的大气湍流环境下涡旋光束的传输过程，将经过湍流后的光束经过光学柱透镜，得到衍射后的涡旋光束光强分布图像，通过改变轨道角动量模式数、随机相位屏个数和湍流强度等参数，得到图像样本集，经过标注后，将该图像样本集作为数据集使用；步骤2将步骤1生成的数据集中的所有图像裁剪为统一的像素大小值，经过处理之后的图像作为网络模型训练的输入信息；步骤3构建卷积下采样模块，通过结合卷积和池化处理来降低特征图的空间维度，同时，在降维的过程中增大感受野，得到输入特征图；步骤4构建多尺度膨胀卷积模块，该模块由两个多尺度膨胀卷积单元按顺序连结在一起，多尺度膨胀卷积单元通过两条并行的卷积路径处理来自步骤3的输入特征图，膨胀卷积支路用以扩大感受野提取全局复杂特征，常规卷积支路用以提取局部细节特征，通过在通道维度上进行拼接，得到深度特征；步骤5设计多层次特征融合模块，多层次特征融合模块对不同层次的特征信息进行处理，利用自适应平均池化层的方法调整尺寸，并通过不同层次特征多次相互融合，使模型充分学习突出重要特征，将各特征图在相同尺度上相加，融合浅层和深层的特征信息；步骤6重复步骤3的卷积下采样子模块，对步骤5得到的融合输出特征进行进一步的卷积并下采样处理；步骤7将步骤6经过卷积下采样后的结果进行线性展开，将这一展开后的特征向量输入到全连接层，全连接层共有三层，在最后一层之前嵌入了一个丢弃层，在训练过程中随机丢弃一些神经元训练模型，第三层全连接层的输出通过一个Softmax激活函数，通过这一系列的处理步骤，模型能够最终输出对应的轨道角动量模式的识别结果。

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