量子电子学报

作者：刘大帅,王志强,张滢,李昊锦,乔春红,范承玉,

单位：1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601;2 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031;3 中国人民解放军国防科技大学, 南湖之光实验室, 湖南 长沙 410073;4 中国科学技术大学研究生院科学岛分院, 安徽 合肥 230026;5 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 激光与物质相互作用全国重点实验室,安徽 合肥 230031

关键词：大气湍流,大气相干长度,深度学习,激光主动照明,

基金：中国科学院重点实验室科技创新基金 (CXJJ-225028)

大气相干长度r0是衡量积分路径上大气光学湍流强度的重要指标。针对实际应用场景中 r0 探测的信标缺失问题和实时性需求, 提出了一种基于深度学习的激光主动照明r0探测技术。该技术通过构建激光主动照明大气传输仿真模型, 获得成像光斑图像与大气相干长度r0的一一对应数据对, 并用于训练卷积神经网络 (CNN) 模型; 随后, 进一步提出了分段式模型训练与预测的优化策略, 提高了模型在强湍流情况下的鲁棒性。研究结果表明, 该模型在不同粗糙度目标条件下的预测结果与真值之间的平均相对误差均小于6% , 且完成单次预测的时间小于0.49 ms, 初步验证了所提方法的可行性, 该方法为实现无信标、高精度、高鲁棒性和实时的大气相干长度 r0 探测提供了新思路, 对下一代新型激光计算传输研究具有一定的参考价值。

来源：2026年第2期

《量子电子学报》期刊编辑部

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