Physics-informed mode decomposition neural network for structured light in multimode fibers
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Beitragende
Abstract
We propose a novel approach for the referenceless mode decomposition of multimode fibers. A deep neural network with the interaction of a physical model achieves decomposition of 55 modes without pre-training. This paradigm shift is of great importance for space division multiplexing.
Details
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | 2023 IEEE Photonics Conference, IPC 2023 - Proceedings |
| Herausgeber (Verlag) | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 1-2 |
| ISBN (elektronisch) | 979-8-3503-4722-7 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2023 |
| Peer-Review-Status | Ja |
Publikationsreihe
| Reihe | IEEE Photonics Conference (IPC) |
|---|---|
| ISSN | 2374-0140 |
Konferenz
| Titel | 2023 IEEE Photonics Conference |
|---|---|
| Kurztitel | IPC 2023 |
| Dauer | 12 - 16 November 2023 |
| Webseite | |
| Ort | Hilton Orlando Buena Vista Palace |
| Stadt | Orlando |
| Land | USA/Vereinigte Staaten |
Schlagworte
ASJC Scopus Sachgebiete
Schlagwörter
- deep learning, multimode fiber, physics-driven, scattering, space division multiplexing