在自由空间中传输大带宽、高传输容量的光信息在遥感、水下通信、医疗设备等应用中得到了广泛的关注。然而，不可预测的、未知的相位扰动或光路内的随机扩散带来了巨大的挑战，限制了光数据在自由空间中的高保真传输。自适应光学提出了一种潜在的解决方案，可以动态地纠正随机畸变;然而，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。
由加州大学洛杉矶分校(UCLA)电气与计算机工程系的Aydogan Ozcan教授领导的一个研究小组，最近在《高级光子学》上发表了一种新的解决方案。这种新方法利用电子编码和衍射光解码技术，通过随机的、未知的扩散体，高保真地传输光信息。这篇文章的题目是“利用电子编码和衍射解码技术在随机未知扩散体中传输光信息”。
通过监督学习训练，该混合模型结合了基于卷积神经网络(CNN)的电子编码器以及共同优化的物理制造的透射无源衍射层。经过这种一次性的联合训练过程，得到的混合模型即使在存在未知相位扩散子的情况下也能准确地传递感兴趣的光学信息，成功地推广到通过不可见的随机扩散子传递信息。
这种新方法明显优于仅利用衍射光网络或电子神经网络通过漫射随机介质进行光信息传输的系统，突出了电子编码器和衍射解码器一起工作的重要性。
通过在太赫兹电磁波谱部分运行的3d打印衍射网络，验证了这种混合电子-光学模型的概念和可行性的实验证明。混合模型的光学解码器可以进行物理缩放(扩展或缩小)，以便在电磁频谱的不同部分运行，从而消除了重新训练其衍射特征的需要。
加州大学洛杉矶分校的研究小组认为，该框架将为各种应用提供低功耗和紧凑的替代方案，例如在可植入系统中传输生物医学传感和成像数据，水下光通信以及通过湍流大气条件传输数据。
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希望本篇文章《研究团队展示新型电子光学系统以实现高保真信息传输》能对你有所帮助！
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