光学学报, 2019, 39 (8): 0801002, 网络出版: 2019-08-07  

基于卷积神经网络的大气中光路气流扰动实验研究 下载: 1370次

Atmospheric Optical Path Airflow Disturbance Analysis Method Based on Convolutional Neural Network
作者单位
上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室, 上海 200240
摘要
提出了一种基于激光光斑畸变和卷积神经网络(CNN)的光路气流扰动研究方案。利用CNN对激光光束在空间传播中受到气流扰动后的光斑畸变进行学习,得到光束传播路径上的气流扰动情况。实验表明,训练得到的评估参数与由风速仪测得的光路中的气流扰动(风速)具有强相关性。本方案提供了一种短距离、快速、低成本的气流扰动分析手段。
Abstract
A method to investigate optical path turbulence based on laser spot distortion and a convolutional neural network (CNN) is proposed. Utilizing the CNN, we evaluated the spot distortion of laser beams resulting from airflow disturbance in space propagation. As a result, details of turbulence on the beam propagation path can be obtained. Experimental results demonstrate a high correlation between the evaluation parameter and the turbulent intensity (wind speed) measured by an anemoscope. The proposed method provides a turbulence analysis with short distance, high speed, and low cost.

刘一琛, 吴侃, 邱高峰, 陈建平. 基于卷积神经网络的大气中光路气流扰动实验研究[J]. 光学学报, 2019, 39(8): 0801002. Yichen Liu, Kan Wu, Gaofeng Qiu, Jianping Chen. Atmospheric Optical Path Airflow Disturbance Analysis Method Based on Convolutional Neural Network[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(8): 0801002.

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