结构光束是具有不同振幅、相位和偏振分布的定制空间结构的各种特殊光场，如螺旋相位光束、贝塞尔光束、艾里光束、矢量光束和时空光束等。与高斯光束相比，结构光束具有更复杂的空间结构，具有广泛的应用前景。携带轨道角动量的光束是一种结构光束，其特征为具有螺旋波前exp(ilθ)，其中，l为拓扑荷，θ为方位角。原则上，拓扑荷l取无限值，表示螺旋相位的扭转速率，其旋向性用符号l表示。由于螺旋相位结构，轨道角动量光束具有在光束中心具有相位奇点的甜甜圈强度分布。由于其独特的性质，即螺旋相位结构和甜甜圈强度分布，近年来，轨道角动量光束吸引了越来越多的兴趣，在天文学、操纵、显微镜、成像、计量、传感、非线性相互作用、量子科学和光通信等领域产生了许多发展。
随着大数据时代的到来，全球互联网流量的急剧增长和多路虚拟会议等大量数据密集型应用的兴起，推动了网络容量可持续扩展的研究日益增加。超越各种先进的调制格式和传统的多路复用技术，包括m-ary相移键控、m-ary正交调幅、正交频分多路复用、波分多路复用、光时分多路复用和利用复幅度(幅度、相位)的偏振多路复用、光子的频率（波长）、时间和偏振物理维度，空分复用被认为是一种通过调整光子的空间结构来促进传输容量有效升级的替代技术。轨道角动量光束理论上具有无限正交性，在基于空分复用的光通信中得到了广泛的应用。
轨道角动量光束
众所周知，线动量和角动量是重要的物理量，统称动量。事实上，螺旋现象在日常生活中是非常熟悉的，例如，螺旋楼梯，蜗牛壳，葵花籽排列，星系或星云等。同样，也可以在角动量中看到螺旋现象。螺旋相控光波的波前具有三维螺旋结构，每个光子携带一个轨道角动量。图1a显示了典型轨道角动量光束的强度分布图、三维强度分布、相位分布图、三维螺旋相位结构。在自由空间中携带轨道角动量的光束有很多种，如拉盖尔-高斯(LG)光束、厄米-高斯(HG)光束、贝塞尔光束、马蒂厄光束、恩斯-高斯光束、亥姆霍兹-高斯光束、拉普拉斯-高斯光束、超几何光束、超几何高斯光束。LG光束是典型的轨道角动量光束。w(z)=w0[(z2+zR2)/zR2]1/2表示距离束腰z处的束半径，其中，w0为束腰半径，zR为瑞利距离。K0表示光束在真空中的波矢量。q(z)=z-izR， ϕml(z)=(2m+l+1)arctan(z/zR)为光束传播z距离的腰斑半径相位，Llm(x)为广义拉盖尔多项式。可以看到，LG光束的强度分布由m和l决定，其中，m为径向环数，l为LG光束的拓扑荷。图1b显示了具有不同拓扑荷的不同LG光束的模拟强度和相位分布图。图1c显示了其他一些结构光束，如HG光束、矢量光束、贝塞尔光束、艾里光束、马修光束和因斯-高斯光束。
图1 不同类型的结构光束。a，OAM光束强度分布图、三维强度分布、相位分布图、三维螺旋相位分布图。b，拉盖尔-高斯光束的强度和相位分布。c，其他结构光束：厄米-高斯光束、矢量光束、贝塞尔光束、艾里光束、马修光束、因斯-高斯光束。
轨道角动量的产生和探测
轨道角动量光束已被用于各种各样的应用。然而，对于所有应用，首要的是产生和检测轨道角动量光束。可用于产生轨道角动量光束的技术有多种，如图2所示，包括带有衍射相位图/全息图的空间光调制器、圆柱形透镜对、螺旋相位板、j型板、光纤器件、光子集成器件和超材料/超表面。一般来说，轨道角动量光束检测可以以相反的方式实现。其他轨道角动量检测技术包括干涉测量、空间可变延迟板、环形光栅、等离子体光电二极管和数字相干接收器。
对于OAM(解)多路复用，通常使用的设备是分束器，但是它会引入额外的3-dB损耗且不可扩展。专门设计的复杂相位掩模和达曼光栅是OAM (de)复用的替代器件，性能有所提高，但可扩展性仍然有限。最近，基于光学几何变换或光子集成电路的模式分选器实现了高效的OAM复用和解复用且具有很大的可扩展性。
图2 典型的OAM生成技术（空间光调制器、圆柱透镜对、螺旋相位板、j型板、基于光纤的器件、光子集成器件、超表面）。
一般来说，光通信或更一般的电磁通信是利用电磁波的不同物理维度或自由度来传输数据信息的。轨道角动量光通信也是一种利用电磁波传输数据信息的通信方式。图3显示了电磁波的基本物理维度或自由度，包括频率（波长）、幅度、相位、偏振、时间和空间结构。实际上，在物理学中，对这些自由度的操纵可以实现各种各样的通信。尽管在过去几十年中，通过频率/幅度/相位/时间/偏振维度(例如，m-QAM, OFDM, WDM, OTDM, PDM)升级容量限制取得了巨大成功，但依赖于这些物理维度的容量进一步持续增加将更加困难。因此，探索电磁波的空间结构物理维度是非常必要的。轨道角动量光束与光子的空间相结构物理维数有关。值得注意的是，轨道角动量的一个显著特征是其理论上各模式无限正交，即具有不同拓扑荷值的多个轨道角动量光束彼此内在正交，这使得利用轨道角动量光束发展光通信成为可能。
采用不同物理尺寸光子的光通信的典型类型包括调制、复用和多播数据信息，如图4所示的轨道角动量光通信也是如此。轨道角动量调制是指用不同的轨道角动量光束对数据信息进行编码，其中数据信息直接由时变的OAM状态进行编码。在轨道角动量复用中，经过幅度、相位等其他物理维度调制的多通道数据信息在承载不同的轨道角动量值时是可区分的，即使用不同的OAM光束作为独立的载波来传递不同的数据信息。OAM多播将数据信息复制到多个副本中（携带不同的OAM值），供多个最终用户使用（即一对多通信）。
图3 电磁波的各种物理量（频率/波长、振幅、相位、偏振、时间、空间结构）。
图4 不同类型的OAM光通信（OAM调制，OAM复用，OAM多播）。
2004年，轨道角动量调制通信首次在自由空间中得到实验实现。实验表明，在15 m自由空间光链路中，轨道角动量调制可以防止窃听，如图5a所示。发射机由He-Ne激光器、装载不同相位全息图的空间光调制器和扩大光束尺寸的望远镜组成。研究人员制备了8个相位全息图，生成了l= -16，-12，-8，-4，4，8，12，16对应的8种不同的轨道角动量光束，通过在不同时间切换相位全息图，表示不同的数据信息。接收器是基于一个类似的望远镜，以减少光束的大小，另一个空间光调制器和一个CCD相机。加载在空间光调制器上的相位全息图专门用于检测时变轨道角动量光束。全息图被设计成将光束衍射成9束，每束都有不同的拓扑荷，排列在一个3×3的网格中。采用CCD检测轨道角动量状态。结果表明，轨道角动量可以用于将数据编码到激光束上，从而在自由空间光学系统中传输信息。在2014年，研究人员在维也纳实现了使用轨道角动量光束在强湍流条件下进行3公里城市链路的轨道角动量叠加模式调制传输，如图5b所示。在标准自适应模式识别算法的辅助下，引入了一种非相干检测方案来测量屏幕上的清晰强度分布。
这种方案避免了用相干相位测量来探测发射的轨道角动量光束，这将受到大气湍流的影响。实验采用16种不同的叠加轨道角动量光束进行调制传输，平均误差率达到1.7%。此外，他们还实现了两个加那利群岛之间相距143 km的轨道角动量叠加模式调制传输，如图5c所示。采用三个叠加的轨道角动量光束对数据信息进行编码，并在接收端通过人工神经网络进行识别。该算法对不同轨道角动量叠加模式的检测准确率达到80%以上，对调制信息的译码错误率达到8.33%。
图5 使用空间光调制器的OAM调制通信。a，自由空间OAM编/解码通信的实验装置。b，在维也纳使用OAM叠加模式建立了超过3公里的城市内连接的实验装置。c，自由空间143 km叠加OAM光束编解码通信实验装置和场景。
高速轨道角动量调制
一般来说，OAM开关或操纵器件是OAM调制通信链路中的空间光调制器或q板，响应速度较慢（数十Hz）。调制速度极大地限制了OAM调制通信在实际光通信系统中广泛应用的前景。在这里，将展示自由空间中高速OAM调制通信的一些示例。
2015年，研究人员展示了一种使用4个OAM光束的20 Gbit/s高速数据编码方案，如图6a所示。研究了模式通道间的模式间距和时间偏差对交换串扰和误码率的影响。与较大的模间距相比，模距为1的相邻模式会带来3.2 dB的额外功率损失。除了在实验室进行几米的OAM调制通信外，还实现了自由空间的远距离高速OAM调制通信。高速OAM调制的概念和原理，如图6b所示。两束具有相同波长的光束携带相反的25 Gaud开关键控信号，发射到两个具有不同全息图的空间光调制器上。通过分束器将两个光束组合在一起，将时域开关键控信号映射到两个具有不同拓扑荷的正交OAM光束上。每个OAM光束代表一个符号，周期为40 ns。WNLO-E大楼与WNLO-H大楼之间间距为260 m，25 Gbit/s OAM调制数据传输链路的布局，如图6b底部所示，该链路暴露在大气条件下。发射机和接收机位于WNLO-E大楼，反射镜位于走廊尽头。
图6 高速OAM调制通信。a，基于OAM的数据编码和跳变系统。b，高速OAM调制的概念和原理以及在WNLO-E楼和WNLO-H楼之间260 m 25 Gbit/s OAM调制数据传输链路的布局。c，集成光束多路复用器辅助的调幅调制的高速光子尺寸映射（振幅到调幅调制映射）的概念和原理。
大多数OAM调制通信使用空间光调制器来产生OAM光束，尽管性能优越，但相对笨重且昂贵。光子集成显然是走向紧凑、可靠和低成本光学器件的趋势和关键推动者，这是光通信中非常需要的。研究人员演示了15 Gbit/s的OAM光束(OAM+1和OAM-14)调制，采用集成的OAM光束多路复用器，如图6c所示。两个波长相同的独立光束由两个强度调制器调制，由来自位模式发生器的两个相反的开关键控数据序列驱动。然后，将两束光分别送入环形谐振器宽度不同的母线波导I和II中。环形谐振腔波导支持两种横向电模式，即TE00和TE01。环形谐振器波导和两个输入母线波导的宽度设计使得母线波导I和II在1550 nm附近的波长处选择性地激发环形谐振器波导中的TE00和TE01回音壁模式(WGMs)。然后，用模阶为l=p−q（p为WGM光周期，q为光栅单元数）的角光栅将受激的TE00和TE01 WGM耦合到不同的OAM光束上。通过仔细调整两条光路的长度，将高斯光束开关键控数据序列映射到时变的OAM光束序列（即OAM+1和OAM−14分别编码为1和0）。因此，实现了由集成的OAM光束多路复用器组成的高速OAM幅度调制映射。
空间阵列调制
在OAM调制通信中，一个符号所携带的比特信息量随着用于调制的OAM光束数N的增加而增加。与二进制编码相比，调制效率可提高Log2N倍。除了提高调制速度外，扩大调制的OAM光束是增加OAM调制通信链路容量的另一种方法。虽然正交OAM光束原则上是无限的，但实际情况可能会限制可用状态，例如产生具有大拓扑荷数的OAM光束。
为了提高少量OAM光束的调制效率，研究人员提出了一种新的调制方案。受少模多芯光纤的启发，将OAM光束与空间位置相结合的OAM阵列调制，如图7a所示。OAM光束阵列由分布在不同空间位置的多个OAM光束组成。一种OAM阵列状态表示一种符号码，可以通过改变不同空间位置的OAM光束的拓扑荷来实现。OAM阵列的总数量是Nn，其中，N是在单个位置上复用的OAM状态，n是OAM阵列中的光束位置数量。
采用多OAM同步解调方法的OAM阵列调制实验装置，如图7b所示。为了形成光束阵列，将光束分成光纤相对延迟的四路(I、II、III、IV)。4束不同水平和垂直位置的准直高斯光束(I和II在III和IV的上方，I和III在II和IV的左侧)被3个分束镜收集。将高斯光束阵列发射到装载相位全息图的SLM1上，分成四部分生成OAM阵列序列，即调制信息到OAM阵列上。实验采用两个OAM光束集{l=±9，±10，±11}和{l=±9，±12，±15}来分析不同空间对OAM阵列调制链路性能的影响。利用加载到SLM2上的复相位全息图实现了多OAM同步解调。利用CCD相机作为探测器，测量OAM阵列的光强分布，并对测量图像进行脱机处理，恢复光强信息。
图7 OAM阵列调制通信。a，用于光互连的具有多路OAM阵列状态的OAM调制概念。将多个OAM光束放置在不同的空间位置，形成OAM光束阵列。将数据序列编码为OAM数组序列。每个OAM数组状态表示一个数据符号值。b，采用多OAM同步解调方法调制OAM阵列的实验装置。c，加载到SLM2上的复相掩模阵列和OAM阵列{11,9,11,−11}解调前后的强度分布图。d，256个不同灰度值和150×150像素的原始图像。
同时多OAM解调方案原理，如图7c所示。输入的OAM数组为{lI=11, lII=9, lIII=11, lIV=−11}。在穿过复杂全息图后，OAM光束阵列被转换回类高斯光束，并被引导到所需的位置。从测量到的OAM阵列解调强度分布图中，通过滤除中心亮点并辨别其位置，可以很容易地区分出OAM阵列中各OAM的拓扑荷。为了进一步评价湍流条件下OAM阵列调制链路的性能，采用OAM阵列集{1=±9，±12，±15}对灰度图像进行调制传输。图7d显示了150×150像素的原始图像，具有256种不同的灰度值。
每个像素可以用8位表示，因此，图像的总位数为150×150×8=180000。经过OAM阵列调制后，码长为16929，比原始二进制数据缩短了10.63倍。图7e和图f显示的是BER约为1.2e-3和0.14的恢复图像，对应的湍流相位掩模的相关长度分别为3和1 mm。
为了使OAM阵列的生成更加灵活，研究人员引入了另一种构造涡旋阵相位光栅（VAPG）的设计，如图8a所示。所提出的涡阵相位光栅能够实现包括空间位置、OAM光束和幅度在内的多维调制。通过改变涡阵相位光栅的参数，可以产生具有不同模式状态和相对功率的涡阵列。此外，在零误码率的情况下，实验验证了一种用于自由空间链路图像传输的10位多维数据调制方案，验证了基于涡阵相位光栅的调制方案的可行性。图8b提出了一种基于OAM调制的自由空间一对多通信链路。在发射端，通过将一系列特殊设计的全息图加载到空间光调制器中，将高斯光束同时转换成四组不同方向的时变OAM光束，实现多重OAM编码。发送的四组信号分别由四个接收机捕获和解调。除了对同一数字信号进行多副本复制外，还可以实现多种信号一对多通信，即由一台发射机同时调制四幅灰度图像，分别发送给四个不同的接收机。图8c展示了通过10米以上的单个全息图在自由空间中的多模OAM移位键控。在该方案中，调制是通过切换一系列全息图来获得时变的OAM序列。经过自由空间传输后，用达曼光栅解调OAM序列，并进行图像处理分析。作为概念验证，通过8倍复用OAM光束在超过10米的自由空间中实现了8位多状态OAM移位键控。
除了能够提高传输容量之外，OAM多路复用的另一个好处是有效利用有限的频率带宽资源。通过在两组同心圆环（共32个通道）中使用16-QAM信号，研究人员提出了一种实现95.7 bit/s/Hz谱效率的方案。值得一提的是，在实验中使用了四个空间光调制器和许多辅助组件，这使得装置非常复杂且限制了其可扩展性。因此，研究人员提出了一种方案，通过简化但仍然可扩展的装置来促进超高谱效率的自由空间数据传输链路，在实验中仅使用两个空间光调制器来产生OAM光束。具体来说，每个空间光调制器加载一个专门设计的复杂相位图，同时产生11个OAM光束，然后，将两个空间光调制器产生的22个OAM光束复用在一起。此外，通过结合PDM和使用高基调制格式，即OFDM 64-QAM信号，进一步提高了频谱效率。
图8 OAM阵列调制通信的更多示例。a，涡旋阵相位光栅进行多维空间/模式/幅度编码/解码的概念和原理。编码表如左下角所示。b，数字信号多拷贝复制中各通道实验捕获的十六进制码及其相应的解码模式。c，基于多状态OAM移位键控的数据传输概念。
在实验中，考虑到17.9 Gbit/s的OFDM偏置QAM (OFDM/OQAM) 64-QAM信号（带宽：3.2 GHz）在使用偏振复用22 OAM光束（44通道）上，包括7%的前向纠错开销，实现了230 Bit/s/Hz的超高谱效率。实验装置，如图9a所示，实验装置由信号发射机、复用/解复用和相干检测三大部分组成。负载复相位全息图的SLM1和SLM2产生22束不同拓扑荷数的OAM光束（±6、±9、±12、±15、±18、±21、±24、±27、±30、±33、±36）。复用后的OAM光束经分束镜合并后经过偏振复用阶段。利用半波片(HWP)和偏振器实现偏振解复用，利用SLM3进行OAM解复用，实现不同全息图的切换。首先，通过测量所有OAM通道上的功率分布来评估偏振复用22 OAM光束的性能，如图9b所示。所有偏振复用22 OAM信道的消光比均大于14.1 dB。
然后，测量了17.9 Gbit /s OFDM/OQAM 64-QAM信号在偏振复用22 OAM光束(共44个通道)上的性能。测量到的带宽为3.2 GHz的频谱，如图9c所示。x和y偏振OAM−36、OAM−6、OAM+6、OAM+36通道的误码率曲线分别如图9d和e所示。在BER为2e-3(增强前向纠错阈值)时，观测到的光信噪比损失小于3.5 dB。x偏振和y偏振携带64-QAM信号的典型星座OAM-36/+36模式，如图9f所示。
图9 谱效率为230 bit/s/Hz的OAM复用通信。a，OAM复用/解复用实验装置(OFDM/OQAM 64-QAM信号在poll -muxed 22 OAM光束上)。ECL：外腔激光器，AWG：任意波形发生器，EDFA：掺铒光纤放大器，OC：光耦合器，PC：偏振控制器，SLM：空间光调制器，Col：准直器，Pol：起偏器，HWP：半波片，BS1：非偏振分束器，M1-M3：反射镜，BS2-BS3：偏振分束器，VOA：可变光衰减器。b，测得的22个光束（共44个通道）的功率分布。c，解调信号的射频频谱。d，x偏振和(e) y偏振OAM−36、OAM−6、OAM+6、OAM+36通道的误码曲线。f，测量的x偏振星座图(X-Pol.)OAM−36，y偏振(Y-Pol.)OAM−36，X-Pol.OAM+36，Y-Pol.OAM+36。
图10 具有435 bit/s/Hz超高谱效率的n维OAM复用通信。a， n维复用和调制的概念。b，从携带数据的高斯波束（平面波前）到携带数据的OAM光束（螺旋波前）的转换。c，从携带数据的OAM光束（螺旋波前）向携带数据的类高斯光束（平面波前）反向转换。典型(d)x偏振OAM−81、OAM−63、OAM−45、OAM−39、OAM−21、OAM−3、OAM3、OAM21、OAM39、OAM45、OAM63和OAM81通道的误码率与OSNR的关系。f，测量的x偏振星座图(X-Pol.)OAM3，X-Pol.OAM39， y偏振(Y-Pol)OAM−45，Y-Pol.OAM−81。
为了提高未来光通信系统的传输容量和频谱效率，采用更多的信道是一种直接的策略。因此，进一步提出了一种改进的方法，使用n维复用和先进的调制格式信号，即5.8 Gaud奈奎斯特32-QAM信号在轮询复用的52个OAM光束上(总共104个通道)。在这些先进技术的帮助下，研究人员实验实现了一个自由空间数据传输链路，其总净传输容量为8.16 Tbit/s，总超高频谱效率为435 bit/s/Hz。n维复用和调制的概念，如图10a所示。通过结合光子的多个物理维度对数据信息进行调制和复用，即OAM分复用、PDM、Nyquist m-QAM信号，在轮询复用的多个OAM光束上传输Nyquist m-QAM信号，可以大大提高频谱效率。从承载数据的(如Nyquist 32-QAM)高斯光束到承载数据的OAM光束的转换以及使用特殊设计的相位掩模进行OAM分复用的反向转换，如图10b和c所示。
实验装置类似于图9a中的装置，使用奈奎斯特32-QAM发射机和另外两个空间光调制器来复用更多的OAM光束。5.8 Gaud Nyquist 32-QAM信号在1550 nm波长的52 OAM光束上的BER性能，如图10d-f所示。x和y偏振典型OAM光束的实测误码率曲线，如图10d和e所示。当误码率为3.8 × 10-3(7%软判决前向纠错阈值)时，信噪比损失小于2.5 dB。图10f分别描述了x偏振OAM3、x偏振OAM39、y偏振OAM-45和y偏振OAM -81测量到的Nyquist 32-QAM的典型星座图。
总容量1.036 Pbit/s，谱效率112.6 bit/s/Hz
由于OAM复用也与WDM兼容，研究人员展示了一个自由空间数据链路，其总传输容量为1.036 Pbit/s，通过利用n维复用，即54.139 Gbit /s OFDM-8QAM信号在368 WDM轮询复用的26种OAM模式上的谱效率为112.6 bit/s/Hz。在WDM OFDM-8QAM发射机上制备了368个考虑20%硬判决前向纠错限制的总净速率为19.923 Tbit/s (368×54.139 Gbit/s)的WDM（C+L波段）OFDM-8QAM信号。实验共复用了26条OAM光束(±6、±9、±12、±15、±18、±21、±24、±27、±30、±33、±36、±39、±42)。
然后，研究人员评估了54.139 Gbit/s OFDM-8QAM信号在368 WDM轮询复用26 OAM光束上的性能。解调信号的频谱，如图11a所示。图11b和c分别绘制了OAM传输链路前后的实测光谱(C+L波段)。c波段和l波段典型单波长的误码率曲线分别绘制于图11d和图11e。在1.5e-2 (HD-FEC极限)的误码率下，观察到的信噪比损失小于2 dB。图11d和e的插图描绘了测量的星座图。
图11 传输容量为1.036 Pbit/s的n维OAM复用通信。(a) 解调信号的频谱。(b) OAM链路前和(c) OAM链路后的光谱。(d) c波段和(e) l波段单波长的误码率与信噪比。(f) 1529.3 nm，(g) 1547.3 nm，(h) 1565.9 nm，(i) 1571.2 nm，(j) 1590.1 nm， (k) 1609.8 nm在l波段的BER/Q性能。
研究人员进一步全面评估了n维复用的性能。通过从368个WDM信道中选择6个波长(C波段1529.3 nm, 1547.3 nm, 1565.9 nm, 1571.2 nm, 1590.1 nm, l波段1609.8 nm)，测量了所有偏振复用 26 OAM光束的BER/Q值，如图11f-k所示。所得结果显示了令人印象深刻的性能。
真实的远程应用场景
前面提到的工作都是在实验室几米的范围内进行演示，忽略了真实大气湍流造成的OAM的影响。在实际场景应用中，传输介质的不均匀性及其波动，即压力和温度的变化或大气中的灰尘，会导致传输路径上折射率的变化，从而降低自由空间光链路的性能，特别是对于OAM复用通信链路。因此，对自由空间光数据传输链路的性能进行验证至关重要。
为了实现基于OAM复用的高容量数据传输，在实验室规模的距离之外，对建筑物屋顶上超过120 m的400 Gbit /s OAM复用自由空间光链路的性能进行了评估。四个OAM光束，每个光束携带一个100 Gbit /s的正交相移键控信号信道进行多路复用和传输。图12a显示了屋顶和实验装置的卫星图像。此外，研究人员研究了信道损伤对接收功率、多式联运串扰和系统功率惩罚的影响，提出了一种260米安全自由空间光数据传输，使用两个OAM光束的空间复用，其中每个通道用40 Gbit/s 16QAM数据信号调制。实验对260 m传播后的OAM链路性能进行了评价，即光束漂移、接收功率波动、信道串扰。实验装置，如图12b所示。两个状态相反的OAM光束被复用在一起(l=±3)。由氦氖激光器产生的红色高斯光束与两个OAM通道结合，主要用于方便系统对准。在接收端，OAM光束被解调并耦合到单模光纤中，通过离线数字信号处理辅助相干检测。图12c显示了一组正交空间模态在两个相距1.6 km的建筑物之间的自由空间信道上的传播。在真实的城市环境中，对传输后的相位纯度进行了评估，这对空间复用至关重要。与理论结果相比，实验表明，为了模拟大气湍流对远距离传播的高维结构模态的影响，需要对通道模型进行调整。因此，通过可能通过预校正技术来缓解旋涡分裂，人们可以克服城市环境中真正的点对点自由空间通道中的挑战。此外，无线电频率的OAM复用也是一个潜在的候选。图12d和图e分别展示了在射频下，OAM在黄海的传输距离为7公里和30.6公里。
图12 真实的远程应用场景。(a) 建筑屋顶120米OAM复用链路的实验装置。(b) 260米安全OAM复用链路的实验装置。(c) 德国埃尔兰根市上空1.6公里的自由空间连接。(d)长距离传输抛物面反射器上OAM光源的结构。(e) 远距离传输的OAM非退化索引映射。
OAM多播将数据信息复制到具有不同OAM值的多个信道上，这些信道彼此正交，可以代表多用户通信系统中的不同用户。相位全息图切片是实现OAM多播功能的方法之一。圆心角θc的n倍旋转对称角振幅孔径可以将输入拓扑荷为l的OAM光束的能量分配到多个等间隔荷数为…, −kN+l; …; N+l; l; l+N; …; l+kN的OAM光束中（k为整数）。可以对模式进行设计，使多播信道具有几乎相等的功率而没有功率损失，如图13a所示。通过改变旋转对称数N和子切片模式的数目，该方法可以通过可控的OAM荷数间隔Δl来多播更均匀间隔的OAM信道。图13b展示了单个100 Gbit /s (50 Gbaud QPSK) OAM光束到多个OAM光束的空间模式多播。实验证明了多达8个具有均衡功率和<-20 dB串扰的组播模式。在多播系统中，实际测量到的多播OAM信道反向转换（从OAM光束到类高斯模式）功率分布是不同的。这是因为不同的OAM光束具有不同的反向转换光斑大小。图13c展示了一种引入反馈过程的自适应功率可控OAM组播方案。通过对反馈系数的自适应校正，设计和优化复杂相位图，可以任意控制各组播OAM信道的功率。
图13 功率均衡和自适应功率可控OAM组播。(a) OAM多播概念。(b) 将携带OAM光束的单个100 Gbit /s QPSK功率均衡的空间模式多播到多个OAM光束上。(c) 反馈辅助自适应功率可控OAM组播概念。
n维1到1100多播
在OAM光束的辅助下，可以将多播信道扩展到数十个副本。然而，通过利用光子的单一物理维度(例如，仅波长或仅空间模式)来获得大量的多播副本将是一个挑战。相反，多个物理维度的组合将显著增加多播信道数。研究人员提出并实现了结合波长/频率、OAM和偏振物理维度的n维多播。通过将OFDM-mQAM信号发送到25个波长，每个波长有22个具有两种偏振态的OAM光束，实验获得了n维1到1100的多播。n维组播的概念，如图14a所示。一个多载波多级调制（如OFDM-mQAM）信号被连续复制到多个波长、多个OAM光束和两个偏振状态上。
在图14b中可以看到，在发射机处产生OFDM-MQAM信号，在N个物理维度上进行组播。波长组播是由25 Ghz正弦射频信号驱动的相位调制器实现的。然后，通过波长选择开关均衡了193.1145-193.7145 Thz波长的25个拷贝的功率。装载在空间光调制器上的一个特殊设计的相位全息图完成了从单一高斯模式到22个OAM光束的多播。偏振组播配置由两个偏振分束器(BS1、BS2)和两个反射镜(M1、M2)组成。最后，结合波长/频率、OAM和偏振，实现了n维1到1100的组播。在接收端，通过偏振解复用、OAM解复用、波长滤波和相干检测来测量每个多播信道的性能。
图14c和图d显示了整个1100个多播信道的测量功率谱，包括25个波长，22个OAM光束和两个偏振。测量到的所有OAM光束消光比均大于15.0 dB，消光比由期望的OAM光束与其左右相邻的OAM光束的功率比确定。进一步测量了所有1100倍多播信道的误码率性能。如图14e和f所示，可以清楚地看到所有1100倍组播信道的误码率都<2e-3，说明成功实现了n维1到1100倍组播。图14g描绘了25个多播波长通道的频谱。此外，图14h和图i分别描述了在携带OFDM 16QAM信号和OFDM 32QAM信号的所有n维1100信道中，典型多播信道的误码率性能。
图14 n维1-1100多播。(a) n维组播的概念和(b)装置(波长/频率、OAM、偏振)。(b)的插图显示了复杂的相位模式。ECL：外腔激光器，PC：偏振控制器，AWG：任意波形发生器，EDFA：掺铒光纤放大器，WSS：波长选择开关，RF：射频，SLM：空间光调制器，Col：准直器，Pol：偏振器，HWP：半波片，BS：非偏振分束器，PBS：偏振分束器，BPF：带通滤波器，VOA：可变光衰减器。(c)和(d)所有25个波长，22个OAM光束和两个偏振(总共1100个通道)的测量功率分布。(e)和(f)所有1100倍多播信道(25波长× 22 OAM光束×两个偏振)的实测误码率性能。(g) OFDM-16QAM和(i) OFDM-32QAM n维组播的25倍波长组播频谱和误码率曲线。
基于OAM的自由空间光通信面临的一个关键挑战是大气湍流。由于温度和对流运动的随机变化引起空气折射率的随机变化，湍流使轨道角动量光束的波前发生畸变。这种畸变增加了不同轨道角动量光束之间的模间串扰和轨道角动量光束的位移，使轨道角动量检测变得困难。为了减轻湍流效应和提高基于轨道角动量的自由空间光通信链路的性能，人们提出了许多方法并进行了验证。一般来说，典型的湍流缓解技术包括自适应光学和数字信号处理来补偿模型间串扰引起的相位畸变以及自动对准系统来补偿闪烁和波束漂移。
基于自适应光学的补偿
一般来说，自适应光学补偿系统是一个闭环结构，由三个步骤迭代组成：(i)感知畸变光束的波前，(ii)根据测量到的畸变相位分布生成校正模式，(iii)将校正模式应用于湍流畸变光束。通过这种方法，使用波前传感器来测量输入光束的波前。可变形反射镜和数字微镜器件可用于波前校正。然而，由于轨道角动量光束的环形形状，使用传统的波前传感器直接测量轨道角动量光束的波前是具有挑战性的。因此，针对自适应光学系统中存在的这些问题，研究人员提出了一种用于相位畸变传感的独立高斯探测光束。如图15a所示，高斯探测光束与轨道角动量光束在大气湍流中同轴传播，这意味着高斯波束和轨道角动量光束都经历了相同的畸变。在接收器处，高斯光束被滤除并送到波前传感器进行波前测量。从结果中提取的校正图形可以发送到波前校正器来补偿所有失真的轨道角动量光束。此外，考虑到大气湍流的互易性，相反方向传播的光束也会经历类似的湍流畸变。因此，自适应光学系统可以在双向自由空间光通信链路中对扭曲的轨道角动量光束进行预补偿和后补偿，如图15b所示。
除了基于波前传感器的湍流传感外，通过相位检索算法，如Gerchberg-Saxton(GS)算法和随机平行梯度下降算法，可以直接从测量的强度剖面中检索畸变波前。GS算法是一种众所周知的迭代算法，可以通过测量接收器处的强度来检索与传播函数相关的一对光分布的相位。图15c显示了一个典型的基于GS的自适应光学系统，用于畸变轨道角动量光束的预湍流补偿。将高斯探测光束与不同偏振的轨道角动量光束组合在一起。同样，在GS算法的辅助下，可以从高斯光束的强度分布中检索到校正模式。在上述配置中，仍然需要一个探测高斯光束，这会增加成本和复杂性。事实上，利用GS算法也可以直接从轨道角动量光束的畸变强度中评估出校正模式。图15d显示了畸变轨道角动量光束的非探头GS预补偿概念。该算法同时考虑了环形强度形状和螺旋相结构。实验表明，该方案具有良好的补偿性能。此外，结合基于泽尼克多项式的随机平行梯度下降算法，对测量的强度图进行分析，也可以生成相位校正图，如图15e所示。修正模式由正交泽尼克多项式的线性组合逼近，并通过基于迭代的反馈回路监测畸变轨道角动量光束的强度分布，从而获得泽尼克多项式系数。实验结果表明，该方法得到的模态可以同时校正通过相同湍流传播的多个轨道角动量光束，模态间的串扰减小了5 dB以上。此外，混合输入输出算法在迭代过程中不仅可以控制相位，还可以控制振幅。图15f提出了一种带有混合输入输出算法的自适应光学系统方案来补偿畸变的轨道角动量光束。混合输入输出算法被认为是一种解决相位检索算法收敛缓慢问题的方法。
基于数字信号处理的补偿
接收机中的数字信号处理器算法也可以用来减轻湍流对轨道角动量通信系统的影响。在电子器件的辅助下，可以降低光学子系统的复杂性，使系统更加紧凑、快速和鲁棒。接收机中实现了多通道自适应多输入多输出(MIMO)均衡器，以减少湍流引起的串扰效应，如图16a所示。解复用后，每个通道与一个本地振荡器组合，并由光电二极管检测。由于湍流引起的串扰，每个通道也可能从其他通道泄漏功率。光电转换后，来自四个光电探测器的四个信号由一个四通道实时示波器同时采样给以下脱机数字信号处理。需要注意的是，上述MIMO数字信号处理仅适用于相对较弱的大气湍流。当携带数据的OAM光束在强湍流中传播时，轨道角动量信道之间的串扰可能超过一定阈值，或者其中一个信道几乎无法检测到，在这种情况下，MIMO将无助于提高系统性能。为了克服这一限制，图16b展示了一种改进的方法，该方法利用空间分集与MIMO均衡相结合。该链路包括以线性均匀结构排列的N个发射/接收孔径对。
每个发射机孔径发射M个复用的OAM光束，总共有N×M个OAM数据通道。不同孔径的轨道角动量光束由于发散而在接收孔处发生空间重叠，可采用特定的空间分集方案。此外，孔径分集与多模接收机和MIMO数字信号处理相结合可以增强对大气湍流和空间失调的容忍度，如图16c所示。该方案通过在发射端和接收端孔径对之间使用具有相同数据的多个高斯基光束来增强链路的鲁棒性。对于每个孔径对，湍流效应以及孔径不对准(如横向位移)会导致高斯基模的功率损失及其与相邻模的功率耦合。在接收端，使用MIMO数字信号处理对多个模式和多个接收孔的数据进行数字组合。
图15 基于自适应光学的湍流补偿。(a) 采用高斯探测光束进行波前传感的多轨道角动量光束湍流补偿方案。(b) 使用单个自适应光学系统对复用轨道角动量光束同时进行前后补偿的概念。(c) 基于探针和GS算法的预湍流补偿方案。(d) 基于GS的畸变轨道角动量光束非探头预补偿的概念。(e) 基于GS的畸变轨道角动量光束非探头预补偿的概念。(f) 基于混合输入输出算法的自适应光学系统的轨道角动量通信概念。
图16 基于数字信号处理的湍流补偿。(a) 基于MIMO的湍流减缓的框图。(b) 空间分异辅助MIMO均衡湍流缓解的概念。(c) 结合孔径分集和多模接收机的自由空间光通信链路的概念。
基于自动对准系统的补偿
除了自适应光学和数字信号处理来校正由大气湍流引起的波前畸变，自动对准系统也是校正光束位移和优化耦合效率以对抗湍流的另一种方法。通过引入基于泽尼克多项式的SPGD算法和快速自动对准系统，研究人员提出并实验证明了一种抗大气湍流和设备振动的自由空间自适应光通信链路，研究了自适应系统辅助下16-QAM信号的传输性能，结果表明，自适应系统使16-QAM信号的功率损失提高了8 dB。
图17a显示了在快速自动对准系统辅助下的自由空间自适应光学通信链路的实验装置。采用强度调制器调制1550 nm光束，携带任意波形发生器产生的10 Gbaud 16-QAM信号。大气湍流是由湍流板引入的。放大后的准直光通过湍流板后，注入装有相位全息图的空间光调制器中，以补偿湍流。然后，光束被分束器分成两条路径。其中一束光束被CCD1捕获，CCD1用于监测通过湍流的光的强度分布，以确定加载到SLM上的全息图。另一束将通过由两个对准阶段组成的快速自动对准系统。每个传感器由1个象限检测器、1个位置感测检测器自动对准器、2个压电控制器、1个分束镜和1个压电镜座组成。将入射光束偏离中心的位移从象限检测器发送到PSD自动对准仪，计算两个压电控制器给出的驱动电压。图17b显示了三种不同湍流条件下轨道角动量光束(l=+3)的强度分布图：无湍流(第一行)、有湍流且无补偿(第二行)、有湍流且有补偿(第三行)。对湍流的补偿使轨道角动量光束的强度分布更加规则，当然也更接近图像的中心。
为了模拟振动条件，将镜面M2放置在振动频率约为196 Hz的电机上。当光束入射到振荡镜上时，光会以随机的位置和方向反射。通过打开自动对准系统，由象限位置传感器测量光束位移，并将其发送到PSD内部的数字信号处理。压电驱动器与PSD自动对准器配合工作，利用全反馈范围实现高精度的闭环对准。
如图17c所示，在没有自动对准系统的情况下，在电机振动的影响下，光束的分布范围为0.36 mm，这会大大降低接收端的功率，导致通信链路性能变差。通过引入快速自对准系统，将束的振动范围控制在0.1 mm，如图17d所示，使设备振动引起的束的空间振动范围减小了72.22%。
图17 基于自动对准系统的湍流补偿。(a) 自由空间自适应光通信链路抗大气湍流和设备振动实验装置。PMM：压电镜安装，SMF：单模光纤，PSD：位置感应检测器，FM：翻转镜，OL：物镜，OSC：示波器。(b) 1550 nm相机记录的轨道角动量光束(l=+3)在无湍流、有湍流且无补偿、有湍流且有补偿三种不同条件下的强度分布图。(c) 测量束位移没有快速自动对准系统。(d) 采用快速自动对准系统测量束位移。
贝塞尔光束在穿过障碍物后可以重建其电场，这有利于自由空间光通信。当自由空间链路中存在障碍物时，它可以获得更好的性能。通过实验实现了10个贝塞尔光束通过一个优化设计的多贝塞尔相位图从高斯光束进行多播。研究人员还实现了承载20 Gbit/s QPSK信号的4个贝塞尔光束多播。此外，通过在自由空间链路中设置障碍物，组播的四个贝塞尔光束与相邻贝塞尔光束的串扰相对较低(<-10 dB)。
图18a显示了n倍贝塞尔光束组播的实验装置。在发射机处产生了一束携带20 Gbit/s QPSK信号的高斯光束，波长为1550 nm。使用装载多贝塞尔全息图的SLM1实现贝塞尔光束多播，如图18a1所示。在自由空间中传播后，通过SLM2将重复的贝塞尔光束重新转换为类高斯光束，然后进行相干检测，对QPSK信号进行分析，以评估n倍贝塞尔光束多播的性能。
首先，通过测量所有贝塞尔信道上的功率分布来评估10贝塞尔光束多播的性能，如图18b所示。10个载轨道角动量贝塞尔信道的消光比均大于15 dB，与理论相符。10贝塞尔光束多播的误比性能，如图18c所示，在误码率为1e-3时，贝塞尔多播信道的信噪比损失约为0.7 dB。此外，研究人员还测量了四个贝塞尔光束在有障碍物和没有障碍物的情况下多播的贝塞尔光谱，如图18d所示。有障碍物时，由于光束被障碍物部分阻挡，接收功率比无障碍物时低约3 dB。图18e显示了四个贝塞尔波束在有障碍物和无障碍物情况下的组播误码性能。与未阻塞通道相比，阻塞通道的信噪比损失约为0.8 dB，与未阻塞通道的性能基本相同。
图18 n倍贝塞尔光束多播。(a) n倍贝塞尔光束多播实验装置。(a1) 产生多个贝塞尔光束的相位图。(a2) 反转换贝塞尔光束到类高斯光束的相位图。(a3) 阻塞模式。(b) 10贝塞尔光束组播的实测和理论功率分布(l=±9，±12，±15，±18和±21)。(c) 测量了10贝塞尔光束多播时所有信道(l=±9，±12，±15，±18，±21)的误码性能。(d) 四贝塞尔光束组播的实测和理论功率分布(l=±9和±15)。(e) 测量了四个贝塞尔光束在有障碍物和无障碍物情况下的组播误码率。
与轨道角动量光束相比，贝塞尔光束由于其传播不变性或无衍射的特性，在自由空间链路中传播路径存在障碍物时，可以有效地降低信号畸变。研究人员实验证明了一种针对20 Gbit/s湍流畸变贝塞尔光束编解码链路的自适应光学补偿技术。实验装置，如图19a所示。两个波长为1550 nm的光束由两个强度调制器调制，这两个强度调制器由来自位模式发生器的两个相反的OOK数据序列驱动。将两束调制后的高斯光束发射到加载不同全息图的两个空间光调制器中，产生不同的贝塞尔光束，即l=3(路径I/ChI)和l=2(路径II/ChII)，通过分束器将两束贝塞尔光束组合在一起，得到高速时变贝塞尔光束序列。通过附加的分束器引入另一束高斯光束来检测湍流的相位畸变。SLM3通过加载伪随机湍流全息图来模拟湍流，SLM4作为波前校正器与波前传感器形成补偿闭环。通过测量探测高斯光束的目标相位与实际相位之间的相位差，采用反馈控制器给SLM4动态馈送适当的修正掩模。将补偿后的贝塞尔光束序列分成两条路进行解调和检测。
图19 高速贝塞尔光束编码/解码。(a) 自适应补偿辅助湍流贝塞尔光束高速编解码实验装置。OC，光耦合器；BPG，位模式发生器；IM，强度调制器；ODL，光延迟线；EDFA，掺铒光纤放大器；PC，偏振控制器；SLM，空间光调制器；Col，准直器。PBS，偏振镜；HWP，半波板；BS，分束器；PBS，偏振分束器；WFS，波前传感器；VOA，可变光衰减器；PD，光电探测器。(b)无湍流时，(c)有湍流补偿前，(d)有湍流补偿后，仅路径I的各种通道的功率分布。(e)信道I和信道II在无湍流(w/o紊流)、有湍流(w/紊流)和补偿(w/comp)三种情况下的串扰测量结果。(f) 背靠背，补偿前(g)贝塞尔光束解码和补偿后(h)的Ch I眼图。(i)湍流补偿后两个通道(ChI, ChII)的时域波形及其相减(ChI-ChII)。
首先，研究人员研究了湍流补偿的性能。图19b-d分别为无湍流、有湍流补偿前和补偿后的功率分布。结果表明，补偿闭环对减小湍流引起的严重通道间串扰具有良好的效果。此外，研究人员测量了无湍流情况下，有补偿和没有补偿的ChI(l=3)和ChII(l=2)的串扰，如图19e所示。最后，测量了随机中等湍流条件下20 Gbit/s高速贝塞尔光束编解码链路的误码率性能。背靠背、湍流补偿前的贝塞尔光束解码和湍流补偿后的贝塞尔光束解码Ch I眼图分别如图19f-h所示。图19i显示了湍流补偿后两个通道(ChI, ChII)及其相减(ChI-ChII)的记录时间波形。实验结果表明，成功实现了20 Gbit/s高速自适应湍流补偿贝塞尔光束编解码链路。
使用艾里光束进行通信
可弯曲光束是另一类有趣的电磁波，它具有沿弯曲轨迹传播的局部强度最大值。艾里光束是一种非绕射光束，它在传输过程中与贝塞尔光束一样能保持波前。通过利用弯曲光束代替传统的高斯光束进行视距光通信，研究人员提出并证明了自由空间携带数据的可弯曲光通信沿着具有多种功能的任意轨迹的可行性。
自由空间可弯曲光通信的概念和原理，如图20a所示。首先，利用光学光焦散法，通过设计特定相位全息图，可以得到任意弯曲的光路。然后，产生的可弯曲光可以绕过现有的障碍物作为设计的光路。可弯曲光穿过障碍物后可以恢复其波前，增强了通信系统的鲁棒性。此外，人们甚至可以构建一个自断轨迹弯曲光束，以避免窃听。此外，由于弯曲光具有自愈特性，可以沿弯曲光路向多个用户传输信息。因此，通过使用可弯曲的光，自由空间通信系统将变得更多功能，更灵活，更具鲁棒性。自由空间可弯曲光通信实验装置，如图20b所示。
图20 自由空间传输数据的可弯曲光通信。(a) 自由空间携带数据的可弯曲光通信的概念和原理。(b) 自由空间可弯曲光通信实验配置。Col，准直器；Pol，偏振器；BE，扩束器；SLM，空间光调制器；M，反射镜；L，透镜。(c-f) 任意轨迹自由空间可弯曲光通信实验结果。(c-e)测得的三种不同可弯曲光束在x-z平面上的强度分布(蓝色虚线为预设轨迹)以及在z=200 mm处相应的横向强度分布图。(f) 测得的三种不同承载数据的可弯曲光束的误码性能。插图显示32-QAM DMT信号星座。
发射端产生了一束携带39.06 Gbit/s 32-QAM离散多频信号的高斯光束，波长为1550 nm。采用光学光焦散法产生可弯曲光束，将光束扩展到加载所需相位图的全空间光调制器上。采用4f成像系统记录全传播轨迹。通过在4f系统后放置摄像机，记录了可弯曲光沿电动线性平移台移动的传播动态。
三束具有不同弯曲轨迹的可弯曲光束，其强度分布如图20c-e所示。弯曲光束沿z方向的传播距离均为300 mm。图20c和d描绘了沿抛物线轨迹弯曲的光束，弯曲偏移量为1.4 mm。此外，还生成了s形弯曲光束，如图20f所示。两个峰的弯曲偏移量均为0.7 mm。可以清楚地发现，测量的可弯曲光束与预先设计的轨迹非常吻合，如图20c-e所示的蓝色虚线所示。此外，三束可弯曲光束的误码率性能与接收到的信噪比的关系，如图20f所示。在误码率为2e−3（EFEC阈值）时，三束可弯曲光束的信噪比损失为0.9 dB。
图21 基于非凸螺旋光束的图像信号传输与常用艾里光束的比较。(a) 基于非凸加速光束的光学图像传输实验实现。(b) 编码后的艾里光束的傅里叶空间角谱。(c) 艾里光束传播动力学的二维投影，(d) 艾里光束主瓣在初始平面被阻挡后的反演角谱[如图(c)所示]。(e)-(g)图像与(b) – (d)相似，但以螺旋光束为例。BE，扩束器；BS，分束器。
对于艾里光束，空间位置沿着主瓣映射到特定的空间频率。因此，在传输过程中，角谱会受到某一平面上障碍物的破坏，从而导致传输信号的丢失。为了解决这一问题，研究人员引入了非凸型加速束，如正弦或基于正弦的多末端加速束。对于这类光束，一个空间频率对应于主瓣的多个位置。因此，沿传输的障碍物的影响将被削弱。图21a显示了基于非凸加速光束的光学图像传输实验实现。该装置分为发射端、自弯曲传播端和接收端三个部分。图21b-g展示了基于凸加速光束和非凸加速光束的图像传输情况进行比较。图21b和图e是由两种光束的中心角光谱分别编码为5个点的图案所表示的同一幅图像。如图21d所示，当光束的主瓣沿传播方向在某一平面被阻挡时，图像信号被破坏甚至出现对比度反转。然而，发射图像仍然可以被清晰地检索到，如图21g所示，并且没有出现对比度反转，因为沿着主瓣映射到一个低频分量的位置总是存在的。
使用矢量光束进行通信
偏振是光的一个明显特征，是光固有性质的一部分。特别是，具有空间变偏振态的矢量光束与均匀偏振光束相比，近年来引起了越来越多的关注。2014年，为了提高传输数据速率，采用了四种矢量模式，其中引入了液晶q板作为矢量光束的模(解)复用器，如图22a。q板包括在两个薄玻璃板之间的一层有图案的液晶分子。在单个波长通道(λ=1550 nm)上携带20 Gbit/s QPSK信号(总计80 Gbit/s)的四个矢量光束在实验台上传输约1 m，模式串扰低于−16.4 dB。
图22 矢量光束复用通信。(a) 利用液晶q板将单模光纤基模的偏振态转换为矢量模的线性组合，如q=1/2板。(b) 基于超表面的达曼矢量光栅的矢量光束复用/解复用原理图。
在7% FEC阈值下测量所有矢量模式的误码率，功率惩罚低于3.41 dB。如前所述，研究人员提出了各种各样的装置来产生包括矢量光束在内的结构光束，如q板、空间光调制器等。利用独立的Pancharatnam-Berry (P-B)相位装置分离矢量光束。其机制是由于矢量光束在理论上可以分解为两个具有相反手圆偏振和共轭拓扑荷的涡旋光束，从而独立控制各自的左、右手圆偏振分量的波前。如图22b所示，通过P-B相与传播相结合，实现了金属-介电-金属超表面的离轴偏振控制。所制备的多路复用器的宽带范围为1310~1625 nm。利用该装置，实现了WDM和PDM相结合的四通道矢量光束(m=±1，±2)复用通信，在接收功率为-21.6 dBm时，传输速率为1.56 Tbit/s，误码率为10−6。
除了矢量光束复用外，研究人员还实现了一种用于并行通信链路的可见光十六进制矢量光束阵列调制，该调制携带4×6/6×8/12×16十六进制数，数据流传输无错误。在可见光并行通信链路中使用矢量光束阵列进行十六进制调制的概念和原理，如图23a所示。将输入的随机十六进制串行数据根据阵列的容量转换为并行数据。如图23a所示，将串行数据转换为m×4矩阵，作为携带2×2十六进制数的矢量光束阵列。矩阵的每一行对应加载到空间光上的一个方向图，该方向图根据并行数据流不断切换，生成矢量光束阵列。通过由四分之一波片和偏振片组成的分析仪，在CCD上可以观察到花瓣状的光强分布。通过与花瓣数的映射关系，可以将并联传输的数据信息还原为串行数据。图23b给出了矢量光束阵列调制链路的装置。氦氖激光器的光束通过两个透镜进行扩展，得到尽可能大的矢量光束阵列，这意味着更大的数据容量。利用半波片将偏振方向旋转到45°，与空间光调制器的调制偏振方向相对应，从而实现光束的半调制。然后，在光束之后再加上另外两个透镜以减小光束以供CCD检测。四分之一波片（旋转45°）和偏振器作为解析器对矢量光束阵列进行解码。
图23 矢量光束阵列调制通信。(a) 在可见光并行通信链路中使用矢量光束阵列的十六进制调制的概念和原理。(b) 在可见光并行通信链路中使用矢量光束阵列进行十六进制调制的实验装置示意图。Pol，偏振器；NDF，中性密度过滤器；HWP，半波片；SLM，空间光调制；QWP，四分之一波板。用y向偏振片分析了单元为(c) 4 × 6、(d) 6 × 8和(e) 12 × 16的十六进制矢量光束阵列的光强分布。用x方向(f)和(g)分别分析了4 × 6阵列在有偏光镜和无偏光镜情况下的功率分布。
图23c-e显示了4×6、6×8和12×16元的十六进制矢量光束阵列的强度分布。原则上，信息容量随着元素数量的增加而增加。然而，考虑到空间非均匀高斯功率分布，位于阵列边缘的元素明亮花瓣与黑暗花瓣的对比度较低，增加了解码过程的复杂性。因此，提出了一种4×6十六进制矢量光束阵列，用于并行数据流传输，该阵列包含24个十六进制数，即每个状态96位。采用相应的算法将接收到的矢量光束阵列元素转换为并行数据，然后恢复为十进制数据流。
研究人员提出了一种在真实湍流中提高移动平台自由空间数据传输能力的方案，该方案具有提高机动能力和降低数据截获概率的潜在好处。具体来说，它演示并表征了通过移动无人机在地面发射器和地面接收器之间的轨道角动量多路自由空间光通信链路的性能。该方案将轨道角动量复用应用领域从静态台站扩展到移动设备，留下了巨大的探索空间。在信息容量方面，通过复用两个轨道角动量光束，每个光束携带一个40 Gbit/s的QPSK信号，实现了高达100 m往返链路的总容量为80 Gbit/s。图24a说明了在悬停无人机和具有跟踪系统以及轨道角动量发射器和接收器的地面站之间的高容量自由空间光通信中使用轨道角动量复用的预期应用。
图24 多种场景下的多种OAM通信。(a) 无人机和地面站之间使用轨道角动量复用的自由空间光通信链路的概念。(b) 受气泡和障碍物影响的水下无线光通信概念，采用三种不同的空间模式(高斯、轨道角动量和贝塞尔)。(c-e)水下涡旋绿光跨空-水界面协同通信场景的概念和原理。(c) 空中使用者与水下使用者之间的通信。(d) 一个空中用户和两个水下用户之间的协作通信。(e) 一个空中用户和两个水下用户之间的反射通信。(f) 采用OAM光束的非视距水下光链路的概念和原理。
历史上，海洋在科学、商业和军事上都得到了广泛的研究。光波，特别是衰减相对较低的蓝绿区域光波，为水下无线光通信(UWOC)提供了更高的容量和频谱效率。除了自由空间的轨道角动量通信之外，在通信系统中还需要将自由空间光通信与其他通信场景(例如UWOC)相结合。图24b展示了在气泡和障碍物作用下使用不同空间模式(高斯模式、OAM模式和贝塞尔模式)的UWOC链路。用商用氧气泵模拟气泡产生的动态干涉，而在光路中人为引入障碍物产生的静态干涉。采用三种空间模式承载1.4 Gbaud OFDM 16QAM信号，对水下传输性能进行了评估。图24c-e展示了采用OAM光束的自适应水气-水传输链路。水面高度的变化会引起光束的不对准，从而降低探测效率。通过在系统中引入反射元件，通过反馈调节接收光强分布。通过加水改变水箱内水面高度，模拟真实情况下的潮汐涨落。光束在固定在水箱底部的两个镜子的帮助下穿过水-空气界面。反射元件设置在水箱上方，以引导光束反馈强度。光束通过储罐后，通过两个透镜被空间光调制器解调。通过调整反馈辅助反射元件的高度，可以在水面高度发生变化时保持原有光路不变，保证数据传输成功。图24d展示了一种利用空气-水界面全内反射的轨道角动量的非视距UWOC。轻微的风、盐度（浊度）和垂直热梯度引起的湍流等自然现象会改变界面状态和传输链路性能。为了扩大视场，通常采用较大的接收孔径。对于轨道角动量通信，大视场不足以恢复信号，因为轨道角动量的解调需要更精确的光路对准。在这种非视距场景下，为保证信号质量，轨道角动量水下无线光通信接收机侧自适应反馈系统，如图24f所示。
抗湍流结构光通信
如前所述，大气湍流是影响自由空间光通信性能的重要因素。除了前面介绍的减轻湍流效应的常用技术外，还有一些其他方法可以提高湍流中结构光通信的性能。
对于振幅和相位都被调制的光束，例如携带m-QAM信号的光束，可以通过高斯本振与接收到的高斯数据光束混合来恢复数据。然而，大气湍流引起的传输高斯模式与高阶模式之间的功率耦合会显著降低混合效率和系统性能。如图25a所示，携带16-QAM数据的基态高斯光束（LG0,0模式）通过湍流大气传输。在接收端，由于湍流引起的LG模态功率耦合，光束将包含许多LG模态。在基于本地震荡器的外差相干检测器中，只有LG0,0模式才能有效地与本地震荡器混合并恢复，导致恢复的数据质量下降。图25b展示了一种导航辅助自相干检测方法来克服这个问题。具体来说，高斯数据光束和频偏高斯导频光束同时传输，以经历相似的湍流和模态耦合。随后，光电探测器混合了光束模式的所有对应对。在混合过程中，湍流引起的模态耦合产生了共轭，补偿了数据所经历的模态耦合，从而使驾驶员和数据的对应模态有效混合。研究人员实验实现了一种抗湍流的12 Gbit/s 16-QAM偏振复用自由空间光通信链路。
图25 湍流自由空间光通信链路中数据同时振幅和相位恢复的概念。(a) 湍流诱导的LG模态耦合效应会显著降低相干检测的性能。(b) 导频辅助自相干探测可以自动补偿湍流引起的LG模态耦合效应。
图26 利用湍流弹性矢量光束的高维自由空间光通信。(a)信号检测原理及(b)高维空间偏振差分相移键控(SPDPSK)实验原理图。
图26展示了一种新的高维通信协议，即空间偏振差分相移键控(SPDPSK)。高维信息的编码和解码基于一组矢量涡旋光束的正交空间偏振态。在实验中，通过如图26a所示精心设计的探测方案，矢量涡旋光束的空间偏振剖面能够抵抗大气湍流。在接收端，接收到的光信号被分成N个拷贝。在测量H偏振和V偏振差功率之前，每一个都要经过一个N阶偏振相关的解码相位掩模。然后对所有N个解码信号进行比较，以确定最终检测到的信息水平（矢量波束模式）。右表显示了六种输入模式下五个解码通道的检测信号(顶部以颜色表示偏振方向)，底部显示了最终解码的信息水平。这样，SPDPSK协议可以在没有任何光束补偿机制的情况下，通过闪烁指数高达1.54的中等强度湍流单元可靠地传输高维信息。在中等强湍流状态下，通过自由空间信道，以较小的信息损失传输34个信息电平（5.09位信息），演示了一个原理验证的高维通信系统。
使用轨道角动量光束进行智能通讯
机器学习是一门与数学、计算机和生物科学相结合的跨学科科学，已应用于计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘和光通信等领域。为了实现光通信系统的智能化，机器学习算法在光学性能监测、非线性损伤补偿、调制格式识别等方面得到了广泛的应用。
近年来，为了实现真正的人工智能和高精度的目标识别，深度学习成为一个迅速发展的研究课题。卷积神经网络作为深度学习模型中的核心成员，在图像识别方面取得了重大突破。卷积神经网络(CNN)区别于传统神经网络的四个关键特征是:局部连接、共享权值、池化和多层结构。得益于上述特征，卷积神经网络具有直接识别原始图像和发现输入图像内在特征的优点，无需进行细致的特征提取工程。近年来，改进结构的卷积神经网络被广泛引入到利用空间模式的自由空间光通信中。
如图27a所示，研究人员提出了一种精确识别分数阶拓扑荷轨道角动量光束的深度学习方法。相邻模态之间识别的最小间隔可达0.01。实现了一种传输爱因斯坦肖像的超高分辨率OAM复用系统，以评估光通信过程中的效率。图27b显示了轨道角动量识别神经元网络的架构。除了自由空间的轨道角动量波束识别外，还需要基于光纤通信中CNN结构的空间模基识别。图27c提出了一种CNN架构，即LeNet-5，并将其应用于环芯光纤中的四种基模识别。利用该方法对代表方位角指数为l=5的模式的4个常见基的强度图像进行训练和测试，即LP5,1模式组、线偏振和圆偏振OAM±5,1模式组以及矢量EH4,1或HE6,1模式组。图27d显示了用于识别不同模态基的CNN的具体结构示意图。实验结果表明，CNN可以有效地对所有这些模式基进行分类，总体识别率接近100%。此外，研究人员提出了一种结构紧凑、性价比高的智能模式碱基识别光电探测器阵列。1×5PD阵列可以获得接近100%的识别率，即使只有2个PD的1×2PD阵列也可以达到接近93.3%的高识别率。虽然轨道角动量模式识别已经得到了广泛的研究，但由于横向位移、腰斑半径和初始相位等因素的不对准，对轨道角动量模式的高精度识别仍然是一个挑战。图27e提出了一种深度学习方法，利用无准直分形多点干涉仪精确识别错向轨道角动量光束。采用精心设计的分形多点掩模对轨道角动量光束的波前进行采样。因此，对于不同的轨道角动量光束，可以记录丰富的衍射强度模式。同时，由于FMM固有的周期性结构，衍射图在参考偏差下是稳定的。DenseNet-121的架构，如图27所示。
图27 光通信中的智能空间模式识别。(a) 基于深度学习的OAM识别神经元网络的实验装置。(b) 识别OAM光束的ORNN架构示意图。Conv，卷积层；MP，最大池化层；DB，密实块；TL，过渡层；GMP，全局最大池化层；FC，全连接层。(c) 说明利用不同空间模式基和模式基依赖模式多路复用器的光纤通信。(d) 用于识别四种模式基（LP模式、L-OAM模式、C-OAM模式、矢量模式）的卷积神经网络具体结构示意图。LP，线性偏振；L-OAM，线偏振OAM；C-OAM，圆偏振OAM。(e) 无对准分形多点干涉仪。波长633 nm的He-Ne激光器；L1，50 mm镜头；L2，500 mm镜头；SLM，纯相位空间光调制器；L3，300 mm镜头；P，针孔；L4， 300 mm镜头；DMD，数字微镜装置；L5: 250毫米镜头；CCD，电荷耦合器件。(f) DenseNet-121原理图。
图28 智能空间模式光通信。(a) 基于CNN的联合大气湍流探测与自适应解调技术。(b) 深度学习方法辅助大气湍流补偿的OAM复用通信链路系统框图。(c) 采用湍流像差校正卷积神经网络进行矢量光束通信的实验配置。
除了OAM光束识别之外，智能OAM通信也受到了广泛的关注。图28a提出了一种基于CNN的大气湍流联合检测与自适应解调技术。与以往使用自组织映射、深度神经网络等CNN的方法相比，研究人员提出的CNN由于采用了先进的多层表示学习方法，而不需要众多专家精心设计的特征提取器，从而实现了更高的大气湍流检测精度(ATDA)和自适应解调精度(ADA)。研究了4-OAM、8-OAM、16-OAM自由空间光通信系统在计算机模拟的1000 m湍流通道中，分别具有4、6、10种经典大气湍流的ATDA和ADA。在CNN辅助的湍流补偿中，非共轭模式不参与训练，每个叠加模式都需要单独训练，降低了校正效率。图28b提出了一个CNN模型，该模型可以自动学习输入强度分布与湍流相位的映射关系。经过大量学习样本的训练，CNN模型具有良好的泛化能力，能够快速准确地预测等效湍流相屏，包括未训练的湍流相屏。图28c展示了一种基于深度学习的自适应光学系统，从相位分布和模式纯度方面补偿矢量涡旋模式的湍流像差。设计了湍流像差校正卷积神经网络模型，该模型能够学习畸变矢量涡振型的强度分布与前20个泽尼克振型产生的湍流相位的映射关系。
总之，研究人员讨论了在自由空间中使用OAM和其他光通信。OAM的基本原理，使用OAM的光通信的基本概念，OAM调制通信，包括基于SLM的OAM调制，高速OAM调制和空间阵列调制，OAM复用通信，包括频谱效率，大容量和现实世界的长距离自由空间链路，OAM多播，包括功率均衡，自适应功率可控和n维1到1100多播操作，全面介绍和讨论了湍流中的OAM通信，包括基于自适应光学的补偿，数字信号处理和自动对准系统，超越OAM的结构光通信，包括使用贝塞尔光束，艾里光束和矢量光束的通信，多样化和鲁棒的OAM通信，包括多场景中的OAM通信，湍流弹性结构光通信以及使用OAM及其他的智能通信。虽然OAM承载光和扩展的更通用的结构光在自由空间光通信中显示出巨大的潜力并取得了重要进展，但未来使用OAM及以后的光通信仍然存在许多挑战，如图29所示。
面向未来的大容量通信，人们迫切希望进一步扩大轨道角动量通信中的正交信道，即轨道角动量光束的数量。其中一个挑战是与传统单模光纤兼容的可扩展和高效的轨道角动量(解)多路复用技术和设备。(解)复用器件可以在不同的平台上制作，如全光纤器件、飞秒激光写入器件、光子集成器件等。除了轨道角动量(解码)多路复用器之外，可扩展和高效的(解码)多路复用器对于更一般的结构光束也是非常重要的。此外，具有高模态增益、低差分模态增益和宽带宽的高性能轨道角动量光束放大器，如掺铒光纤放大器和拉曼放大器，是另一个巨大的挑战。尽管使用轨道角动量及以后的自由空间光通信取得了重大进展，但它仍处于起步阶段，有许多挑战和关键问题有待充分探索。在未来，将有更多的机会开发广泛的先进应用，从轨道角动量光束到更一般的结构光，从通信到操作，显微镜，计量，非线性光学和量子科学。
