近日，广东工业大学信息工程学院秦玉文教授领导的研究团队在多模光纤的非正交光信息复用传输方面取得重要进展，研究成果（即论文标题）“Non-orthogonal optical multiplexing empowered by deep learning”于2024年2月21日发表在国际顶级综合性学术期刊《Nature Communications》（影响因子：16.6），这是我院首次以第一单位在Nature子刊发表研究论文。我院2021级硕士生潘土强和叶建伟为共同第一作者，论文通讯作者为徐毅教授和秦玉文教授，研究工作依托通感融合光子技术教育部重点实验室和广东省信息光子技术重点实验室，广东工业大学为论文唯一完成单位。
研究成果简介如下：
突破多维光信息复用对物理正交性的依赖，是进一步提升光学系统自由度和信息容量的重要探索方向。研究团队提出了一种名为散斑光场重建网络（Speckle Light Field Retrieval Network，SLRnet）的神经网络结构，利用该神经网络实现了多模光纤的非正交光信息复用传输。训练好的SLRnet能够凭借输出端的单帧强度信息恢复出空间重叠非正交输入通道中的复用光场信息。研究团队验证了11种不同的非正交输入复用组合，所有测试组合的信息重建准确度都在98%以上，即使是相同的偏振态和波长的非正交复用情况也能准确地解复用，证明了该方法的鲁棒性。此外，还使用与训练集不同类型的数据验证了SLRnet具有较强的泛化能力。本研究有望为多模光纤信息传输技术的发展提供新思路。
图1. 多模光纤上的非正交多维光信息复用示意图
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45845-4
