[发明专利]一种涡旋电子模态识别系统、方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种涡旋电子模态识别系统、方法、装置及电子设备，系统包括涡旋电子产生模块、衍射放大模块、图像接收与采集模块、数据处理和识别模块、训练数据制备子模块、人工智能模型训练子模块和模态识别模块。涡旋电子产生模块产生的回旋电子与轨道角动量耦合产生携带不同模态OAM的涡旋电子波束；衍射放大模块衍射放大涡旋电子波束；图像接收与采集模块，用于接收衍射放大的涡旋电子波束并采集得到OAM场强分布图像；数据处理和识别模块接收OAM场强分布图像并进行OAM模态识别，所述数据处理和识别模块，本发明不仅实现涡旋电子轨道角动量模态识别，可以减小非线性畸变对识别结果的影响，识别准确率较高，且硬件复杂度和成本都很低。

技术领域

本发明属于人工智能及电磁波的轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)无线通信技术领域，具体涉及一种涡旋电子模态识别系统、方法、装置及电子设备。

背景技术

比常规的电磁波通信，引入OAM可有效增加传输容量和频谱效率，缓解频谱资源紧张的局面，实现大容量高速传输。自由空间的光OAM通信系统面临着OAM光束生成器集成度低，光波受大气湍流、雾霾等环境因素影响大等特点。射频电磁波(300GHz以下)的OAM波束发散角大，难以实现长距离传输，且接收端OAM天线结构较为复杂，不易集成，成本也较高。区别于以上统计态OAM波束，使用量子态OAM进行通信则可以很好地解决上述问题。

量子态OAM即通过涡旋电子携带的轨道角动量实现信息传输，文献(Zhang,C.,Xu,P.,Jiang,X.(2020).Vortex electron generated by microwave photon with orbitalangular momentum in a magnetic field.AIPAdvances,10,105230.)提出，基于量子电动力学(Quantum Electrodynamics，QED)理论，在发射端使用相对论回旋电子或者多电子可以直接辐射出携带OAM的电磁波，然后在接收端使用相对论电子吸收OAM量子态电磁波变为涡旋电子，通过识别涡旋电子的OAM模态来实现信息恢复。文献(Zhang,C.,Xu,P.Jiang,X.Detecting superposed orbital angular momentum states in the magnetic fieldby the crystal diffraction.Eur.Phys.J.Plus 136,60(2021).)给出一种相应的涡旋电子OAM模态识别方法：将涡旋电子经金箔衍射放大波束的尺度，再通过映射器和分选装置将不同模态OAM电子分离到不同的位置，然后由位置判决的方法实现恢复信息。在实际应用中，接收端回旋管产生的磁场并不能直接被截断，而是在衍射金箔到荧光屏中间逐渐衰减。因此，涡旋电子会受到剩余磁场的影响而发生偏移发生严重的非线性畸变，按理想磁场建模的基于器件的方法进行OAM模态分离的效果并不理想。此外，也可以使用图像采集装置，如CCD(Charge Coupled Device，电荷耦合器件)相机来收集电子OAM的衍射图像，然后通过图像识别的方式进行OAM模态识别并恢复信息，但常规图像识别方法只能提取图像的边缘等表层特征，不能很好地应对由剩余磁场带来的非线性畸变。表1对上述常见的涡旋电子OAM模态识别方法进行了对比，主要是基于器件的方法和图像处理方法两类，两种方法各有优劣，但都不能较好地抵抗涡旋电子衍射图像发生的非线性畸变。所以亟需提出一种新的可以应对磁场非线性畸变影响且保证较高识别准确率和低硬件复杂度的OAM电子模态识别系统。

表1：涡旋电子OAM模态识别方法对比

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能的涡旋电子模态识别系统，该系统通过在训练数据中引入大量畸变的OAM场强分布图像，并采用卷积提取神经网络进行深层特征提取。该系统可以在低成本和低硬件复杂度的前提下实现涡旋电子模态检测，且在图像发生严重畸变时仍能保证高识别准确率以及高识别速率，用于OAM量子态无线通信系统可以降低因接受端判别方法缺陷而造成的模态串扰。