一种附面层作用下基于自监督深度学习的波前畸变预测方法

一种附面层作用下基于自监督深度学习的波前畸变预测方法，包括：构建基于自监督深度学习的神经网络模型并进行训练，将信标光输入训练后的基于自监督深度学习的神经网络模型中，得到信标光波前畸变预测；训练过程为：将信标光信号利用ANSYS软件得到的附面层结果作为真值标签将真值标签送入衍射模型中得到实际接收信号Srecv；将4通道数据输入自监督深度学习的神经网络得到附面层的估计结果将估计结果送入衍射模型中，得到受附面层干扰的估计光信号利用估计光信号与实际接收信号Srecv计算损失；采用自监督训练的网络模型对附面层造成的相位畸变信息进行预测，有效地减轻了附面层效应引起的波前畸变，提高了耦合效率。