模型式无波前探测自适应光学系统收敛速度优化

基函数及其阶数的选择对模型式无波前探测自适应光学(AO-Adaptive Optics)系统的收敛速度和校正效果具有重要的意义。当变形镜(DM-Deformable Mirror)的本征模作为系统的基函数时,系统的收敛速度取决于本征模的阶数。考虑到实际应用中,低阶像差占整个像差的大部分,为加快模型式无波前探测AO系统的收敛速度,使用本征模的部分低阶模式作为系统的基函数,分析系统的收敛速度和校正能力。结果表明:当校正效果达到全阶模式校正效果的80%时,不论湍流强弱,系统收敛速度都有一定程度的提高。相同的波前像差下,变形镜单元数越多,系统收敛速度的优化空间越大。     

模型式无波前探测自适应光学系统抗噪能力分析

对于N单元变形镜,模型式无波前探测自适应光学系统只需N+1次远场光斑测量,收敛速度快。使用88单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统仿真平台,分别从理论分析和仿真实验出发探讨模型式无波前探测自适应光学系统在噪声情况下的波前校正性能。结果表明:噪声条件下,基于模型的无波前探测自适应光学系统收敛速度保持不变;相同湍流条件时,不同噪声水平下的校正效果接近。与噪声水平50 dB时的结果相比,按照给定湍流条件从弱到强,噪声水平为30 dB时校正后平均RMS相对误差分别为4.75%、4.04%和2.58%。上述结果验证了基于模型的无波前探测自适应光学系统具有较强的抗噪能力。     

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。     

成像系统噪声对无波前探测自适应光学校正效果的影响

大气湍流和成像系统噪声的存在使得观测的扩展目标图像退化、扭曲,进而无法辨认其细节。目前,常采用自适应光学技术实时去除由于大气湍流带来的像差。以61单元变形镜作为校正器,随机并行梯度下降算法作为无波前探测自适应光学系统的控制算法,扩展目标图像灰度值的方差函数作为控制算法优化的性能指标函数,建立无波前探测自适应光学系统仿真模型,分析成像系统噪声对无波前探测自适应光学校正效果的影响。结果表明,当像差较小且图像信噪比大于20 dB时,自适应光学技术的校正效果几乎不受影响;但随着信噪比的减小,校正效果对比无噪声时明显变差。相同的信噪比条件下,像差越大,成像效果受噪声的影响越大。     

噪声情况下模型式无波前探测自适应光学系统扩展目标成像校正

利用88单元变形镜及电荷耦合器件成像器件,以扩展目标为校正对象,建立了带有噪声的无波前探测自适应光学系统模型。在噪声情况下,验证了扩展目标成像时掩模探测器信号和波前相位的平均梯度平方和之间存在线性关系。将基于此线性关系的算法作为无波前探测自适应光学系统的控制算法,通过仿真,检验了模型式无波前探测自适应光学系统在噪声情况下对扩展目标成像的校正能力。结果表明,相同湍流条件、不同信噪比下的校正效果接近。按照湍流条件从小到大的顺序,与信噪比为20 dB的结果相比,信噪比为5 dB时校正后的平均均方根相对误差分别为3.71%,2.94%和2.42%,说明基于该线性关系的模型控制算法具有较强的抗噪能力。     

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。     

基于普适模型的无波前探测自适应光学系统仿真与分析

为了提高基于普适模型的无波前探测自适应光学(AO)算法的收敛性能,建立了一套基于Zernike模式的127单元变形镜AO系统仿真模型。以峰值斯特列尔比(Sr)和提出的快速稳定收敛百分比为评价标准,研究不同湍流强度下扰动系数、Zernike模式数、斜率因子对校正效果和收敛速度的影响,验证了该仿真系统对静态畸变波前良好的校正能力。结果表明,扰动系数小于0.01时系统可以稳定收敛;增加Zernike模式数可以提高系统收敛时的Sr,但同时收敛速度会有所降低。提出的改进矢量化斜率因子,可以有效提升系统在一次迭代后的校正效果,特别是对大畸变波前具有较强的适应性。     

成像掩模探测器信号与波前相位平均梯度平方和线性关系验证

基于模型的无波前探测自适应光学系统具有收敛速度快、校正效果好的优势,在实时波前校正中具有较大的应用潜力。成像掩模探测器信号S_(MD)与波前相位的平均梯度平方和S_(MG)之间的线性关系是系统控制算法设计的基础。为了验证S_(MD)和S_(MG)之间的线性关系,使用37单元压电变形镜、CCD相机和哈特曼传感器等主要元件建立自适应光学系统实验平台,其中利用变形镜产生波前畸变信息,利用CCD探测远场光强分布,利用哈特曼获取波前信息。基于获得的光强信息和波前畸变信息,分别计算S_(MD)值和S_(MG)值。实验结果验证了S_(MD)和S_(MG)之间的线性关系,且线性值为0.018,非常接近理论值1/(4π~2)。     

基于泽尼克模式系数的自适应光学遗传算法

为了提高遗传算法(GA)控制的自适应光学(AO)系统的收敛性能,建立了一套新型的基于泽尼克(Zernike)模式系数的19单元自适应光学系统模型。在优化过程中,遗传算法不直接优化变形镜(DM)19个驱动器上的电压值,而是优化前10阶泽尼克模式系数。推导出19个电压值与前10阶泽尼克模式系数之间的关系矩阵,并进行了对比数值仿真。结果表明,该系统能够更好地校正固体激光器系统输出光束的波前像差。相对于直接优化变形镜电压值的无波前自适应光学系统,该自适应光学系统能够将遗传算法的收敛速度提高5倍以上。     

自适应光学中变形镜的研究

大气对激光束的湍流效应是制约激光通信技术发展的一个主要因素,研究发现自适应光学技术可以有效的缓解激光束在大气中传输受到的影响.自适应光学系统由探测器、控制器和校正器3部分组成.首先由探测单元和控制单元确定控制信号,然后通过控制器改变变形镜的镜面,以达到校正波前的目的.变形镜是自适应光学系统中实现波前校正的关键器件,其特性将直接影响系统对波前光束的改善结果.通过对变形镜的工作原理、分类、技术要求和性能指标的研究,该系统补偿效果达到90%.     

913单元变形镜性能测试与分析

为了满足自适应光学系统校正高阶像差和在低温环境下正常使用的要求,研制了一块913单元的分立式连续表面变形镜。利用?300mm口径Veeco干涉仪对变形镜的部分静态性能进行了面形影响函数测量、面形展平测试和Zernike像差拟合测试,并利用4-D动态干涉仪测量了变形镜从20℃~-10℃的面形。结果表明,913单元分立式连续表面变形镜各驱动点的最大变形量为±3.5μm,相邻驱动器之间的交连值为9.3%;展平后的镜面面形波峰波谷值为66.0nm,均方根值为5.0nm;913单元变形镜对Zernike多项式的拟合能力达到了设计要求;变形镜的低温镜面变形不影响系统的正常使用。该913单元变形镜能够满足自适应光学系统的实际使用要求。     

热晕效应位相补偿的数值模拟

研究了大气热晕效应自适应光学(adaptive-optics, AO)位相补偿数值模拟方法。利用自主开发的高能激光大气传输四维数值模拟程序对准直光束瞬态热晕位相补偿进行了模拟,定量分析了不同的热晕强度下,AO系统空间带宽对位相补偿效果的影响。数值模拟结果表明,当热晕比较弱时,空间带宽对位相补偿效果的影响不大;当热晕比较强时,空间带宽越大,位相补偿效果越差。当热晕强度大于某一阈值时,在一个风渡越时间内,产生了位相补偿不稳定性(phase compensation instability, PCI),空间带宽越大,发生PCI的阈值越小。     

A genetic algorithm used in a 61-element adaptive optical system

To correct the phase aberrations in a wave-front, a wavefront sensorless adaptive optical (AO) system is set up. A real-number encoding Gaussian mutation genetic algorithm (GA) that is adopted to control a 61-element deformable mirror (DM) is presented. This GA uses the light intensity behind a pinhole on the focal plane as the objective function to optimize, and therefore to omit the procedure of measuring the phase aberrations in the laser wavefront by a wavefront sensor. Phase aberrations generated by the DM are brought to an ideal incident wavefront. Several correction simulations have been accomplished. The simulation results show that the genetic algorithm is capable of finding the optimum DM shape to correct the phase aberrations. After the phase aberrations of the wavefront have been corrected by GA, the peak light intensity on the focal plane can be improved at most by a factor of 30, and the encircled energy Strehl ratio can be increased ultimately to 0.96 from 0.032. It is also found that the convergence and stability of the 61 voltages on the DM is quite well. The simulation results prove that the genetic algorithm can be used in AO systems effectively.     

Theoretical analysis of adaptive optics system based on stochastic parallel gradient descent algorithm

The adaptive optics (AO) technology without a wave-front sensor is simple and has more application fields than conventional AO technologies. The theory basis of the AO system based on stochastic parallel gradient descent (SPGD) from the convergence, the stability, and the averaged convergence rate is analyzed, where SPGD is used to control the AO system. The results show that the AO system based on SPGD can obtain good convergence and stability, and the fast convergence rate, which is in inverse proportion to $ \sqrt n $ \sqrt n (n is the number of control parameters).     

自适应光学技术提高FSO性能的实验验证

搭建了一套37单元的自适应光学系统和155M/2.5G大气激光通信系统室内实验平台。结果显示:大气湍流对激光通信性能影响很大。使用芯径为62.5μm的多模接收光纤时,自适应开闭环误码率最大改善超过4个数量级;使用芯径为10μm的单模接收光纤时,可以很明显地观测到接收端信号的深度衰落现象,且衰落程度与误码率一一对应。自适应光学闭环后,深度衰落得到了抑制,也极大地降低了系统误码率。     

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。