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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120316642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510373415.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法是由王姣;韩琳;谭振坤;王向辉;田旭华;赵莹珂;王立宝设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法，包括有如下步骤：步骤1，通过数值仿真得到经过大气湍流扰动后的光场复振幅矩阵，建立数据集；步骤2，设计并搭建基本的衍射深度神经网络结构，对步骤1中得到的训练数据进行数据预处理，并将其送入到本步骤中设计好的基本衍射深度神经网络中进行模型训练；步骤3，设计并搭建识别高阶连续OAM模式的衍射深度神经网络，并利用测试集测试效果。该方法解决了现有的光学以及深度学习相关方法识别大气湍流下OAM模式不足的问题。

本发明授权基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法在权利要求书中公布了：1.基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤1，通过数值仿真得到经过大气湍流扰动后的光场复振幅矩阵，建立数据集； 步骤2，设计并搭建基本的衍射深度神经网络结构，对步骤1中得到的训练数据进行数据预处理，并将其送入到本步骤中设计好的基本衍射深度神经网络中进行模型训练； 步骤2包括以下步骤： 步骤2.1，设计并搭建衍射深度神经网络，该网络结构包括L层衍射层，每层衍射层包含w×w个节点，各衍射层中的每一个节点均与下一层相连； 其中，根据瑞利-索莫斯衍射理论，衍射深度神经网络中的每一层的每一个节点视为二次光源，点光源满足以下公式： 其中x,y,z为直角坐标系，L为网络层数，λ为波长，i为虚数，s表示该层共w×w个节点中的第s个节点，设第s个节点的坐标为xs,ys,zs，rs为光源到第s个节点的距离，表示为L层第s个节点的输出由节点输入光和透射系数共同决定，其表达式下： 其中，为上一层入射光即L-1层到达L层第s个节点的光场叠加，v为L-1层共w×w个节点的第v个节点，|A|为二次波的透射系数调制的相对振幅，Δθ为透射系数附加的相位延迟，透射系数包含振幅和相位两部分，表示为： 其中，为振幅项，为相位项，设计的D2NN网络结构为纯相位型网络，为了简化上述正向传播模型的符号，将Eq.6改写为： 其中，q表示下一层第q个节点，为L层输入，为L层点光源满足的瑞利-索莫斯衍射理论，为上一层入射光到达L层第s个节点的光场叠加，网络输入层复振幅表示为经衍射传输后，得到第一层输入经过M层传输，在M+1层探测平面上，接收到的光场强度表示为： D2NN损失函数设定为接收到的光强与理想光强之间的均方差： 其中，K为输出平面上测量点的个数，为理想光强分布；通过损失反向传播及梯度下降算法对网络进行训练，训练的目的是固化衍射层各点的透射系数，表示为： 步骤3，设计并搭建识别高阶连续OAM模式的衍射深度神经网络，并利用测试集测试效果。

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