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深度学习助力涡旋波束复用超表面设计 | Advanced Photonics Nexus

本文为中国激光第2800篇。
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Advanced Photonics Nexus 2023年第1期文章:
深度学习助力涡旋波束复用超表面设计 | Advanced Photonics Nexus
Kai Qu, Ke Chen, Qi Hu, Junming Zhao, Tian Jiang, Yijun Feng. Deep-learning-assisted inverse design of dual-spin/frequency metasurface for quad-channel off-axis vortices multiplexing[J]. Advanced Photonics Nexus, 2023, 2(1): 016010

 

电磁波的轨道角动量作为新的物理维度受到了研究人员的广泛关注,由于其具有模式无限性和传输正交性,可以用来编码不同信息,进而大幅度地提升光/无线通信中的信道容量。此外,如果左旋圆极化波和右旋圆极化波分别携带不同模式的轨道角动量,并且沿着相同的方向传播,它们将相干叠加形成具有非均匀偏振态的矢量涡旋波束。这种偏振态随空间位置演化的性质使得矢量涡旋光束在光镊、自旋霍尔光子学、自旋检测等方面发挥着重要作用。

然而,传统涡旋波束生成器件通常面临着尺寸大、效率低、自由度有限等问题。近年来,超表面相关研究的快速发展为涡旋波束调控提供了新的平台。通过将亚波长尺度的人工微结构按照一定空间序构方式排布,超表面可以对电磁波进行多维度的灵活调控。其中,几何相位超表面仅通过改变单元的取向即可灵活地操纵圆极化波的波前,但是这种方式在生成涡旋波束时,两个圆极化分量所携带的轨道角动量模式数和产生的离轴多波束方向是互相关联的。
为了打破这种限制,研究人员进一步提出了将几何相位(旋转角度变化)和传播相位(结构尺寸变化)相结合的新方法,为圆极化电磁波调控提供了新途径。但是这种方式拓展到多个频段提供几何相位和传播相位的调制时,将大幅度增加单元结构设计的复杂性。而且复杂结构将导致多频串扰问题更加难以预测,极大地增加设计和优化的时间成本,使得人为参数优化来解决串扰问题变得困难和极其耗时。
针对上述问题,南京大学电子科学与工程学院冯一军教授、陈克副教授团队提出了一种深度学习辅助的逆向设计方法,实现了四个自旋通道的轨道角动量复用以及自上而下的自动设计。相关工作以“Deep-learning-assisted inverse design of dual-spin/frequency metasurface for quad-channel off-axis vortices multiplexing”为题,发表在Advanced Photonics Nexus第2卷第1期。
深度学习助力涡旋波束复用超表面设计 | Advanced Photonics Nexus
图1 深度学习辅助的双频率/自旋复用超表面逆向设计示意图
研究人员应用深度学习方法(包含分类器,多层感知器)和先验知识引导的自适应迭代过程构建了逆向设计模型,实现双频率/自旋复用超表面单元的快速按需设计。一旦确定四个圆极化通道所需实现的涡旋波束,逆向设计模型就可以自动地输出超表面阵列中每个单元的结构参数。
在这样的深度学习辅助方法框架下,研究团队演示了一系列的涡旋波束复用超表面,包含双频任意自旋-轨道角动量转换器、双频离轴矢量涡旋光束生成器和大容量涡旋光束生成器。
深度学习助力涡旋波束复用超表面设计 | Advanced Photonics Nexus
图2 两种示例的涡旋波束生成器件。双频自旋-轨道角动量转换器的(a)远场仿真分析结果,(b)近场仿真分析与实验测试结果。双频离轴矢量涡旋光束生成器的(c)远场仿真分析结果,(d)近场仿真分析与实验测试结果
这一工作突破了自旋解耦超表面依赖手动设计优化的传统架构,创新性地基于深度学习方法和先验知识建立了超表面物理参数与其多通道相位响应之间的内在映射关系,实现了自旋/频率复用电磁器件的快速逆向设计。该方法可以为大容量涡旋波束复用提供一个紧凑而有效的平台,有望提升轨道角动量在无线通信和量子信息科学中的应用。  
通讯作者简介

 

冯一军, 南京大学电子科学与工程学院教授、博士生导师,现任电子学院副院长、江苏省“先进电磁波调控技术”重点实验室副主任。兼任中国超材料学会常务理事、中国电磁环境效应产业技术创新战略联盟专委会专家。曾先后在丹麦技术大学、美国加州大学伯克利分校、香港中文大学担任客座教授或访问学者。近年来主要开展人工电磁材料及光电子器件应用、电磁波新材料、微波器件和技术的研究。主持承担了科技部973、863、重点研发项目、自然科学基金重大项目、教育部重大科研项目、自然科学基金重大计划等二十多个项目和课题。发表学术论文200余篇,被SCI、EI收录论文180余篇,入选2020、2021年度爱思唯尔“中国高被引学者”。曾获得2010年度江苏省科学技术一等奖和2021年度陕西省科学技术(自然科学)一等奖。

陈克,南京大学电子科学与工程学院副教授、博士生导师。近年来主要开展人工电磁材料及其新型微波器件、电磁波调控技术等研究。主持承担国家自然科学基金青年/面上、教育部、研究所及企业等十余个项目和课题。发表学术论文100余篇,其中被SCI收录的第一/通讯作者论文60余篇。曾获国际应用计算电磁学大会青年科学家奖、国际无线电科学联盟青年科学家奖、江苏省双创博士、中国电子教育学会优秀博士学位论文等。

编辑 | 张新蕾

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