为了通过简单方法实现高精度和高容量，他们提出了将结构光空间非线性转换为通信网络，特别是实现超高精度点对多点（PtoMP）信息传输链路。一系列相干叠加的空间模态及其空间非线性转换态被用作信息载体，取代之前的轨道角动量束，并在较低空间模态阶内大幅扩展通道容量。通过简单的双模叠加空间非线性转换和基于机器学习的非常基础神经网络，可获得超过500种模式高达99.5%的准确率。通过漫反射屏和多CCD的结合，大观测角PtoMP信息传输也被证明是可行的。

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