基于随机并行梯度下降算法的湍流像差校正仿真

随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前.建立了基于随机并行梯度下降算法控制的61单元湍流校正仿真模型,实现了通过该算法控制倾斜镜和变形镜对湍流引起的像差的校正.结果发现,该算法能够找到补偿湍流像差所需的倾斜镜和变形镜的最优面形.采用SPGD算法控制,倾斜镜校正后,远场光斑质心...     

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。     

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。     

基于点衍射干涉仪的分布式随机并行梯度下降算法

分析了一种光强解耦合的分布式随机并行梯度下降算法,此算法借助近场的波前传感器得到性能指标来得到算法的更新参数,这种性能指标解耦了随机并行梯度下降算法使用的耦合的全场光强,使得算法性能得到提升.分析了一种马赫泽得形式的自参考点衍射干涉仪作为波前传感器.建立两种仿真模型对算法进行了分析,结果表明分布式的随机并行梯度下降算法...     

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.     

随机并行梯度下降自适应光学对主振荡功率放大器激光系统的光束净化实验

主振荡功率放大器(MOPA)固体激光系统中的功率放大器会将热致波前畸变引入到被放大的激光束中,造成输出光束质量变差,可以通过自适应光学(AO)系统实时补偿光束的波前畸变以改善光束质量.采用随机并行梯度下降(SPGD)算法控制一个37单元变形镜,通过光电探测器测量远场光斑的桶中功率作为评价光束质量的判据,建立了一个迭代速率为100 Hz的最优化自适应光学系统,对由Nd:YAG主振荡器与Nd:YAG功率放大器组成的MOPA激光系统在不同抽运电流情况下的输出光束进行了净化实验.结果显示,净化后光束质量都得到了提高,甚至β因子大于9的光束在净化后其β因子也减小了58%,表明基于随机并行梯度下降算法的自适应光学方法确实可以用于光束净化.     

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.     

基于随机并行梯度下降算法光纤放大器相干合成的动态模拟与控制带宽分析

对随机并行梯度下降(SPGD)算法校正时变相位噪声的动态过程进行数值模拟,计算不同强度和频率的相位噪声对控制带宽的影响程度,分析控制带宽与光束数目以及算法执行速度之间的关系.计算结果表明,随着相位噪声强度和频率的增加,算法的控制带宽随之减小,带宽大小与参与合成的光束数目N的-4/3次方成正比,与算法执行速度成线性关系.计算结果可为SPGD算法应用至多路高功率光纤放大器相干合成提供参考.     

基于梯度下降算法的初级球差校正

固体激光器在实际工作过程中会因腔镜热变形而产生球差效应,使激光的光强分布发生变化、聚焦能力下降、光束质量变差,因此需要校正。基于这一目的,利用梯度下降算法进行了初级球差的校正仿真。首先,建立了初级球差和变形镜模型,变形镜模型针对初级球差选取分立式环形阵列,镜面利用率高。然后,设计出算法的具体实现过程,算法以变形镜单元的位移量为控制对象,以离散化的各部分球差的方差为性能指标。最后,仿真并给出了性能指标与迭代次数的关系、校正后的球差等结果,结果显示达到了预期的校正效果。     

直接斜率法畸变波前校正的研究

直接斜率法直接将波前传感器的测量量与变形镜的响应特性建立起对应关系,通过算法直接计算出控制电压信号。用64个子孔径的哈特曼波前传感器对畸变波前进行仿真探测,按照变形镜面形为影响函数加权叠加的假设,可以求解出加在各个驱动器上的电压值,进而可以对仿真的32单元变形镜进行控制,校正波前。仿真的结果显示,直接斜率法可以有效校正畸变波前。     

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。     

高能固体脉冲激光热晕效应相位补偿的数值分析

热晕效应是高能激光大气传输最重要的非线性效应之一。利用激光大气传输四维仿真程序,针对高能固体脉冲激光大气传输的非线性热晕效应,采用常规自适应光学系统与随机并行梯度算法自适应光学系统对其相位补偿进行了数值模拟和分析。结果表明:当脉冲宽度1 ms,重复频率10 Hz,单脉冲发射功率500 kW时,常规自适应光学系统补偿效果较好;当脉冲发射功率增加或者重复频率增加时,随机并行梯度下降算法自适应光学系统补偿效果较好。     

一种改进的随机梯度恒模波束形成算法

对随机梯度恒模算法已有的递推公式进行了分析,提出了一种收敛性能更好、合成增益更大的改进型随机梯度恒模波束形成算法。该算法针对已有误差函数的不足进行改进,以各阵元接收信号的模之和作为合成期望值,进而可克服信号模的波动性,增大算法的适用范围及抗噪性能。建立了任意阵的信号模型,基于均匀线阵对改进前后的算法进行仿真比较。仿真结果证实了改进算法的有效性及其在收敛性能、合成增益上的改善。     

一个随机并行算法及其在逻辑最小化中的应用

寻找最小代价覆盖是逻辑最小化中的一个重要步骤。由于这是一个ＮＰ完全问题，对较大量数据寻找最佳覆盖问题公式化来寻找一个代价函数的全局极值。选择适当的退火策略与参数值即可以得到最佳覆盖结果。所用算法具有较低的时间和空间复杂性，并有高度的并行性。