一种基于深度学习的CPOV光束的大气湍流预测方法

本申请属于光通信技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的CPOV光束的大气湍流预测方法。所述方法包括：使用在方形域上正交的Legendre多项式构建大气湍流预测模型；将CPOV光束在大气湍流中自由传输后的强度分布图输入至所述大气湍流预测模型中，分别预测出湍流屏的低频部分和子区域的高频部分的Legendre多项式系数，以得到等效于大气湍流的湍流屏。该方法通过同时预测湍流屏的低频和子区域高频的Legendre多项式系数，使湍流屏的预测精度更高。同时针对具有不同湍流强度、不同OAM模式的CPOV光束，大气湍流预测模型的泛化性更强。