基于随机并行梯度下降算法的望远镜静态像差校正

为校正大口径量子通信望远镜的静态像差,提高接收信号光的能量集中度,提出了基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的静态像差校正方法。该方法不同于经典的自适应光学校正方法,无需波前传感器,可有效降低系统的复杂性。对SPGD算法进行了分析,在此基础上利用64单元变形镜和CCD探测器搭建了校正平台,并将该校正平台应用到青海湖量子通信地面站望远镜系统,对700mm望远镜的静态像差进行了校正,远场光斑直径由校正前的58μm改善为30μm,验证了SPGD算法对望远镜波前畸变校正的可行性。     

无波前传感自适应光学技术及其在大气光通信中的应用

无波前传感自适应光学(AO)系统不依赖波前传感器可直接对系统性能进行优化。基于随机并行梯度下降(SPGD)算法,32单元变形镜,CCD成像器件等建立了无波前传感自适应光学系统实验平台。实验结果表明,参量选取合适时,系统对畸变波前具有较好的校正能力,但受限于较低的CCD采样频率,仅能校正静态或缓慢变化的像差。根据实验结果讨论了基于随机并行梯度下降控制算法的无波前传感自适应光学技术在大气光通信中的应用可能和应用方法,指出采用高速光电探测器件、高速数据处理及响应速度高的波前校正器与随机并行梯度下降算法相配合可用于补偿大气光通信中的大气湍流扰动。     

自适应增益的SPGD算法

SPGD算法是一种应用广泛的无波前探测自适应光学控制算法。传统SPGD算法中增益系数保持某一固定值不变,随着变形镜单元数的增加,这将导致算法收敛速度变慢及陷入局部极值的概率增大。Adam优化器是深度学习常用的一种优化随机梯度下降算法,它具有增益系数自适应性调整的特点。将Adam优化器自适应调整增益系数的优势与SPGD算法结合起来用于自适应光学系统控制。分别以32、61、97、127单元变形镜作为波前校正器件,不同湍流强度的波前像差作为校正对象,建立了无波前探测自适应光学系统模型。结果表明,优化后的算法收敛速度更快,而且陷入局部极值的概率降低,并且随着变形镜单元数的增加与湍流强度的增大,算法的优势更加明显。以上研究结果为基于Adam优化的SPGD算法的实际应用提供了理论基础。     

基于随机并行梯度下降算法的多级波前校正技术

为提高基于随机并行梯度下降(SPGD)箅法的高分辨率自适应光学(AO)系统的有效校正带宽,提出了分级SPGD波前校正的方法.在每一级SPGD波前校正中,将高分辨率波前校正器的控制单元按位置分成多组.每一组都施加相同的控制电压作为一个控制变量.采用的校正级越高,独立的控制变量的数目也越多.多级SPGD自适应光学系统按从低到商的等级顺序对畸变波前进行校正.以一个具有16×16控制单元的分立活塞式波前校正器为基础建立了基于3级SPGD波前校正的自适应光学系统的数值模型,并针对大气湍流引起的某一帧随机相位屏做了模拟校正实验.结果表明采用分级波前校正后收敛速度提高了23%,此方法确实提高了基于随机并行梯度下降算法的自适应光学系统的有效校正带宽.     

基于分段随机扰动幅值的随机并行梯度下降算法研究

为了提高随机并行梯度下降(SPGD)算法的收敛速度,提出了分段随机扰动幅值的改进方法。从理论上分析了固定增益系数时,随机扰动幅值对SPGD算法收敛速度的影响;提出了分段随机扰动幅值的改进方法;基于61单元变形镜,建立无波前探测自适应光学系统模型,对前65阶Zernike多项式模拟的满足Kolmogorov谱的大气湍流畸变波前进行校正。结果表明,采用分段随机扰动幅值的SPGD算法比固定最佳随机扰动幅值时传统SPGD算法的收敛速度提高了近1.6倍,证明了该改进算法的可行性。     

空间光波前畸变校正中SPGD方法的自适应优化

为了提高传统随机并行梯度下降 (Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD) 算法校正波前畸变的性能,提出了一种基于AdaBelief优化器的新型SPGD优化算法。该算法将深度学习中AdaBelief优化器的一阶动量和二阶动量集成到SPGD算法中以提高算法的收敛速度,并使得算法能够自适应地调整增益系数。 此外,对实际增益系数进行自适应动态裁剪以避免因实际增益系数出现极端值而造成的震荡。仿真结果表明:在37单元变形镜 (Deformable Mirror, DM)下,新型SPGD优化算法能够对不同湍流强度下的波前畸变实现有效校正,不同波前畸变经过校正后的斯特列尔比(Strehl ratio, SR)分别提升至0.83、0.47和0.31。此外,该算法在不同湍流强度下的SR仅仅需要149、229和230次迭代达到阈值,与传统SPGD算法及其他优化算法相比有更快的收敛速度,且在稳定性和参数调节方面也具有一定的优越性。     

基于SPGD算法的激光大气传输湍流效应校正的初步研究

随机并行梯度下降算法(SPGD)是近年来广泛发展的一种无模型优化控制算法,它具有速度快、无需信标光等优点,得以运用于自适应光学系统中.利用相位屏法数值模拟激光大气传输过程,以61单元变形镜为校正器,采用SPGD算法对激光大气传输湍流效应进行了初步校正研究,研究表明: SPGD算法可以用在自适应光学系统中用于校正激光大气传输湍流效应引起的畸变,且不同参数如扰动幅度值、增益系数的选取对校正效果有一定影响,文中给出了不同传输情况下的仿真计算结果.     

空间光波前畸变校正中的元启发式SPGD算法

为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD, MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合,首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解,然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解,通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展,该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时,为了避免重复搜索,建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型,运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正,并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下,MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio, SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749,相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外,当畸变中含有较多高阶成分时,文中所提优化算法相比传统的SPGD算法,SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%,且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明:与三种主流优化算法相比,MHSPGD在保持较快收敛速度的同时,能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限,有效地解决了算法的局部收敛问题。     

自适应光学技术在惯性约束聚变领域应用的新进展

在惯性约束聚变(ICF)领域,采用自适应光学(AO)技术进行波前控制是解决ICF激光系统中光束质量问题的重要手段.报道了"神光Ⅲ"原型装置中8套工程化自适应光学系统、未来ICF系统发展所需的大口径可拆卸变形镜(DM)样镜研制以及ICF自适应光学波前控制技术的最新研究进展.8套工程化自适应光学系统在"神光Ⅲ"原型装置上实现了到靶点的全系统静态像差校正,改善了靶点焦斑能量分布,验证了校正对打靶时X射线分布的改善效果.所研制的17单元大口径可拆卸变形镜的口径为284 mm×284 mm,行程大于±6μm,谐振频率大于500 Hz.在ICF自适应光学波前控制技术中,采用了基于哈特曼传感器近场相位测量的控制方法和基于靶室远场的随机并行梯度下降(SPGD)控制方法均能取得良好的校正性能.     

相干光照明主动成像波前畸变的数字式快速校正

针对相干光照明空间外差式探测主动成像中的波前畸变,提出一种基于图像指标优化的数字式快速校正方法。建立了实验装置,通过数值分割将整个孔径上的目标光复振幅分割为4个子区域,在此基础上首先利用随机并行梯度下降算法并行校正子区域内的高阶像差,然后以其中一个子区域为参考,并行校正子区域间的波前平移和倾斜。实验结果表明,直接利用随机并行梯度下降算法校正需要至少600次迭代,而文中所提出的方法校正需要大约100次迭代,而且运算量更小,因此大幅提高了波前畸变的校正效率。     

一种新的自适应增益盲优化算法提高自由空间光通信性能

由于大气湍流的影响,光束在大气中传输时产生 严重畸变,造成自由空间光(FSO)通信链路 性能恶化。为了提高系 统性能,构建了基于盲优化自适应光学的FSO通信系统,提出了一种新的自适应 增益随机并行梯度下降(SPGD)优化 算法。数值模拟结果表明,本文算法对大气湍流引起的波前误差进行实时补偿,能 够达到 很好的校正效果,比固定增益优化算法具有更好的收敛速度和精度。     

随机并行梯度下降算法用于次镜校准的仿真研究

将随机并行梯度下降(SPGD)算法应用于共轴三镜系统次镜,无需进行误差测量,可直接通过调节次镜的6个自由度,寻求评价函数的最优值,从而简化了次镜的校准。分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素,并对其进行优化。仿真计算结果表明,在各参量选取合适的情况下,系统峰谷值及均方根显著改善,从而验证了SPGD算法用于校准次镜的可能性。     

涡旋光束的自适应光学波前校正技术

涡旋光束是一种具有螺旋波前的光束，其特点是其光强分布为环形，携带有与螺旋波前结构相关的轨道角动量。由于涡旋光束的角量子数可取任意整数，同时不同角量子数的光束之间相互正交，因此可提高光通信系统的信道容量。但涡旋光束在自由空间传输时会受到大气湍流的影响，进而产生波前畸变，因此需要采用自适应波前校正技术对畸变后的光束进行校正。文中对现有的涡旋光束波前校正技术进行了概述，重点介绍了笔者课题组提出的应用GS相位恢复算法和高斯光束探针相结合对涡旋光束波前畸变校正的技术及应用SPGD算法和泽尼克多项式对涡旋光束波前畸变校正的研究工作。     

扰动对非稳腔模式的影响和腔内倾斜像差校正

采用哈特曼-夏克(Hartmann-Shack)波前传感器分析了腔内扰动对无源正支共焦腔调腔光模式的影响,用模式法进行了波前复原计算。引入等量扰动,腔内凹镜对于腔模的影响大于凸镜;且对于大菲涅耳数非稳腔,腔内倾斜扰动量与输出光束中查涅克(Zernike)倾斜像差系数具有较好线性关系。建立了基于哈特曼-夏克波前传感器进行腔外探测,控制腔内凹镜的低阶像差校正系统,比较了在不同腔内扰动状态下对倾斜像差的控制结果。实验表明,对于腔内扰动频率较低或者准静态的情况,控制系统对腔内倾斜像差的校正具有较好的效果。     

涡旋光束的自适应光学波前校正技术研究进展（特邀）

涡旋光束携带了与其螺旋波前结构相关的轨道角动量,由于其在通信系统不增加带宽情形下可极大增加系统容量和频谱效率,引起了广泛关注。然而,自由空间中的湍流将导致涡旋光束的螺旋波前发生畸变,产生模间串扰,降低接收功率,从而削弱链路性能。自适应光学波前校正技术是克服干扰的有效手段之一。综述了涡旋光束的自适应光学波前校正技术的发展,阐述了Shack-Hartmann、随机并行梯度下降、Gerchberg-Saxton三种算法的校正原理,分析了深度学习在波前校正技术中的应用,并介绍了笔者课题组对水下湍流环境中波前校正技术的研究工作。