대기 난류가 자유 공간 광 통신 시스템 전송 성능에 미치는 영향을 줄이기 위해, 고차 수차를 보정하는 적응형 광학 보정 시스템을 구축하였다. 이 시스템의 혼합 효율, 비트 오류율 및 반복 횟수 등의 매개변수를 연구하였다. 먼저, 영상의 Zernike 계수를 8개의 대분류와 256개의 소분류로 나누고, CNN 모델을 통해 입력 광점의 대분류를 예측하였다. 각 소분류 수차에 대해 각 차수 계수 범위의 중간점을 표준점으로 삼아 표준 Zernike 계수 벡터를 형성하고, 이에 대응하는 표준 전압을 초기 보정 전압으로 사용하여 보정하였다. 실험 결과, 랜덤 병렬 경사 하강 알고리즘은 혼합 효율 0.80, 0.85 및 0.9에 도달하는 데 각각 110회, 161회 및 280회의 반복이 필요하였고, 같은 효율에서 CNN-SPGD(합성곱 신경망-확률적 병렬 경사 하강) 알고리즘은 각각 4회, 37회 및 141회 반복이 필요하였다. 동일한 반복 횟수에서 CNN-SPGD 알고리즘이 시스템 내에서 더 높은 혼합 효율과 낮은 비트 오류율을 나타냈다. CNN-SPGD 알고리즘은 SPGD 알고리즘에 비해 수차 보정 속도가 더 빠르다. 이 CNN-SPGD 알고리즘은 기존 적응광학 시스템의 반복 횟수를 크게 줄여 레이저 통신의 다양한 요구를 충족할 수 있다.

자유 공간 광통신;비파면 센싱;혼합 효율;비트 오류율