文献来源标题：Single-shot phase diversity wavefront sensing in deep turbulence via metasurface optics

作者：Arturo Martin Jimenez, Marc Baltes, Jackson Cornelius, Neset Aközbek, Zachary J. Coppens

期刊：Nature Photonics（自然・光子学）

年份 / 卷期：2025 年 12 月，Volume 19, Issue 12

DOI：https://doi.org/10.1038/s41566-025-01772-4

发表状态：Research Article（原创研究论文）

远距离激光通信终于能 “穿透” 恶劣天气了！2025 年《Nature Photonics》顶刊重磅发布：美国 CFD 研究公司与美国陆军太空与导弹防御司令部联合团队，研发出一种基于超表面和 AI 的新型波前传感器。它能在强大气湍流环境下，一次性捕捉激光束的 8 种焦点信息，通过 AI 快速修正光束畸变，让通信信号强度提升 16 倍，性能远超传统传感器，彻底解决了自由空间激光通信 “怕风怕雨” 的核心痛点！

一、导语

• 自由空间激光通信（FSO）是下一代通信技术的核心，兼具高带宽、高保密、低成本部署等优势，广泛应用于地面远距离通信、卫星-地面链路等场景。
• 激光通信的最大天敌是“大气湍流”：远距离传输时，大气折射率的随机变化会让激光束畸变、散焦，导致信号衰减甚至中断，传统自适应光学系统在强湍流环境下会失灵。
• 本文提出 “超表面+AI” 的单脉冲相位分集波前传感方案：用一块布满纳米柱的超表面一次性捕捉 8 种焦点的激光光斑，搭配 U-Net 神经网络快速重构波前，在中高强度湍流（Rytov 数 0.2-0.6）中实现高效光束修正，为激光通信的稳定远距离传输提供了全新解决方案。

二、核心内容结构

1. 问题与挑战

• 传统传感器的局限：常用的夏克-哈特曼传感器（SHWS）在强湍流中会因光斑闪烁、相位奇点丢失而失效；干涉式传感器则体积庞大、抗振动能力差，难以实际部署。
• 现有相位分集技术的不足：虽能应对强湍流，但需要多相机、移动部件等复杂结构， 延迟高、体积大，不适合灵活部署的激光通信系统。
• 实用化需求：激光通信需要紧凑、低延迟、抗噪声的波前传感方案，能在快速变化的强湍流环境中实时修正光束。

2. 核心创新：超表面+ AI的单脉冲传感方案

• 核心概念：通过一块单层双折射超表面，同时捕捉 8 种不同焦点的激光光斑（点扩散函数，PSFs），利用空间分区和偏振复用技术，在单次测量中获取足够的相位分集信息，再通过 AI 模型快速重构畸变波前，反向修正发射光束，抵消大气湍流的影响。

·结构设计：

• 超表面设计：采用硅纳米柱阵列，单个超胞包含 4 个单元，每个单元对应不同焦距，结合双折射特性（对 x/y 偏振产生不同相位延迟），实现 “4 个空间分区 + 2 种偏振” 的 8 通道同时探测；
• 纳米柱参数：柱高 1.2μm，周期 0.7μm，宽度 0.1-0.5μm，焦距范围 48.8-51.6mm，确保光斑清晰分离不重叠；
• AI 模型：采用 U-Net 卷积神经网络，以 “接收端光斑能量（PiB）” 为优化目标，训练后能在 2.49 毫秒内完成波前重构，支持 401.6Hz 的刷新频率。

·关键特性：

• 单脉冲测量：无需多次扫描，一次捕捉即可获取 8 通道信息， latency 极低；
• 紧凑便携：超表面为平面结构，尺寸仅 5mm 口径，远小于传统多组件系统；
• 抗噪声强：AI 模型经噪声数据训练，在 0-10% 噪声环境下仍能稳定工作；
• 兼容性好：工作波长 1550nm，适配主流通信激光波段，可直接集成到现有激光通信系统。

3. 性能突破：强湍流中的实测成果

• 核心性能指标：

• 信号增强：在中高强度湍流（Rytov 数 0.2-0.6）中，修正后信号强度是未修正的 16 倍，远优于传统 SHWS 传感器（仅为本文方案的 1/2.4）；
• 重构精度：修正后的波前与理想波前的保真度接近，且能准确重构含相位奇点的复杂波前；
• 抗噪声能力：在 10% 噪声环境下，仍能保持稳定的信号增强效果，而未经过噪声训练的模型性能会大幅下降；
• 响应速度：单次波前重构仅需 2.49 毫秒，满足快速变化的湍流环境需求。

·实验验证：

• 模拟实验：生成 10 万组不同湍流强度的波前，模型训练后在测试集上实现 16 倍信号增强，性能接近理想相位共轭修正；
• 实物实验：搭建 1550nm 激光实验平台，通过空间光调制器（SLM）模拟湍流畸变，超表面捕捉光斑后，AI 修正使信号强度提升 16 倍，与模拟结果一致。

4. 实验可行性分析

• 超表面制备：采用成熟的电子束光刻+Bosch 刻蚀工艺，硅纳米柱结构的传输效率超 70%，批量制备兼容性好；
• 系统搭建简单：无需复杂光学组件，超表面 + 相机 + AI 芯片的紧凑结构，可直接集成到激光通信终端；
• 鲁棒性强：实验中连续运行无性能衰减，对对准误差、色散等非理想因素有一定容错性。

5. 应用前景

• 远距离激光通信：地面点对点通信、卫星-地面链路、无人机通信等，大幅提升强风、雾霾等恶劣天气下的通信稳定性；
• 激光雷达与遥感：提升远距离激光雷达的探测精度，在湍流环境中获得更清晰的目标成像；
• 医疗与 microscopy：用于光学相干断层扫描（OCT）等，修正生物组织散射导致的波前畸变，提升成像分辨率；
• 拓展方向：可缩放超表面口径、优化 AI 模型速度，适配更高湍流强度、更远传输距离的应用场景。

三、核心图速览

图 1：三种波前传感技术对比。（A）传统夏克-哈特曼传感器：通过透镜阵列捕捉光斑偏移；（B）传统相位分集技术：需要多平面扫描捕捉光斑；（C）本文方案：超表面一次性捕捉 8 个光斑（4 个空间分区 ×2 种偏振）。

图 2：超表面设计与制备。（A）超胞结构：4 个单元对应不同焦距，硅纳米柱位于熔融石英基底；（B）x 偏振的相位分布；（C）模拟的 8 个光斑（x/y 偏振各 4 个，对应不同焦距）；（D）制备的超表面晶圆，插图为纳米柱的扫描电镜图像。

图 3：AI 训练流程与模拟结果。（A）训练 pipeline：生成湍流波前→超表面捕捉光斑→AI 重构→反向传播验证能量；（B）不同湍流强度下的信号增强效果：本文方案（绿点）远优于传统 SHWS（灰点）；（C-D）抗噪声测试：经 5% 噪声训练的模型（C）在高噪声下仍稳定，无噪声训练的模型（D）性能衰减明显。

图 4：实验验证结果。（A）实验装置：1550nm 激光→SLM 模拟湍流→超表面→红外相机；（B）实测光斑与重构相位：捕捉的 8 个光斑（左）、SLM 模拟的湍流相位（中）、AI 重构相位（右）；（C）信号能量分布：修正后（红色）的能量集中度远高于未修正（蓝色），插图为长曝光光斑对比。

四、结语

“超表面 + AI” 的单脉冲波前传感方案，成功解决了激光通信在强湍流中 “传不远、传不稳” 的核心难题。其紧凑的结构、低延迟的响应、强抗噪声能力，完美适配激光通信的实用化需求，不仅能提升地面与卫星激光通信的稳定性，还能拓展到激光雷达、医疗成像等领域。未来通过扩大超表面口径、优化 AI 模型速度，有望实现更远距离、更高湍流强度下的稳定传输，推动激光通信技术从实验室走向广泛应用，开启高速保密通信的新时代。你觉得这种 “抗湍流激光通信技术” 最先会落地哪个场景？是卫星互联网，还是无人机应急通信？欢迎在评论区分享你的看法～ 关注我，第一时间了解前沿光子学的最新突破！