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也是深度学习的方法，我们尝试了一下用深度学习的思路去解决复杂环境的特征优化和识别以及目标运动状态的识别，也取得了一些成果。 谢谢大家！西安电子科技大学副教授、青托 程文驰分享《基于涡旋电磁波的无线通信》： 我们做无线通信的都知道，随着大家对两类资源应用的越发充分，随着大家经常应用的正交资源的应用，很难有新的正交资源。在传统的电磁资源给我们提供两种，一个是自旋角动量，一个是轨道角动量，利用新的资源可以通过现实解决效率瓶颈的问题。 什么是电磁涡旋？电磁涡旋本质上是在电磁波的基础上叠加一个相位旋转因子，其引入了轨道角动量，波前是螺旋的。当这个L不同的时候，不同的模态之间是互相正交的。这样从理论上我们就可以给无线通道提供无穷正交的模态。 国内外对于这方面的研究情况是什么呢？首先是1992年就发现光子可以实现角动量传输，一直到2011年进行了一个传输试验400多米的涡旋传输，以及到2015年相对应的一些研究。到了2015年之后，大家认为电磁涡旋是一个新兴的，但是极具潜力的无线通信技术。 我们还面临几个难题，第一个就是电磁涡旋波如何高效产生与检测。第二个就是为了达到这个效果，我们产生这样一个电磁涡旋波，我们怎么样来在空间上保持高效复用的传输。第三个，电磁涡旋波如何有效传输，当一个涡旋加上去的时候，是呈现一个涡旋状，这个时候空间信道的机理仍然是需要进一步研究。最后一个问题是我们研究这样的技术不能跟原有的传统技术相冲突，电磁涡旋波与现有通信体制这样一个兼容性的问题。