近年来,携带轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)的涡旋光束因其具有独特的空间相位分布,在自由空间光(Free Space Optical,FSO)通信领域一直是热门的研究课题。利用具有不同拓扑荷数的涡旋光束进行复用,在通信系统中不仅具有提高信道容量和频谱效率的巨大潜力,而且能提高信息传输的安全性和可靠性。但是,当涡旋光束在大气信道中传输时,会不可避免受到大气湍流的影响,产生扭曲变形、能量衰减等现象,这会大大降低OAM-FSO通信系统的性能。因此,研究利用涡旋光束探测大气湍流强度,以及缓解大气湍流效应对光束的影响是非常重要的。本论文研究轨道角动量光束自适应修复与大气湍流强度探测技术,主要工作和成果如下:(1)对拉盖尔-高斯(Laguerre-Gauss,LG)涡旋光束和大气湍流理论进行了研究,基于改进的von Karman谱,通过功率谱反演法产生大气湍流随机相位屏,数值模拟LG涡旋光束在大气湍流信道的传播,并从光束光强、相位和螺旋谱分布三方面阐述了大气湍流对LG涡旋光束的影响。另外,建立基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的大气湍流探测系统模型,分析在不同输入图片分辨率、OAM拓扑荷数、湍流强度间隔、传输距离和噪声强度的条件下,LG涡旋光束对大气湍流强度分类探测的情况。(2)对基于CNN的OAM涡旋光束探测大气湍流进行了实验研究,利用液晶空间光调制器生成大气湍流随机相位屏,在实验室搭建用于产生和探测畸变OAM涡旋光束的光学实验平台,利用CCD相机采集并保存光束畸变光强图片用作CNN的训练集和测试集。对训练好的CNN模型进行测试,分析不同样本图片分辨率、湍流强度间隔、OAM拓扑荷数、数据集大小和种类对大气湍流探测正确率的影响。(3)研究利用CNN作为波前传感器去探测波前畸变,进而修复畸变LG涡旋光束。基于泽尼克多项式模拟大气湍流相位屏的相关理论,模拟了不同大气湍流强度下和不同多项式阶数下的相位屏。此外,建立了用来提取泽尼克多项式系数的CNN模型,并设计了 LG涡旋光束校正修复的系统模型,研究分析了 CNN模型对于泽尼克多项式系数的预测情况,以及修复前后光束光强和螺旋相位谱的变化情况。