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基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学(AO)系统通过直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿波前畸变。传统的全局耦合的SPGD算法能够明显提高AO系统的收敛速度,但会降低系统的波前校正效果。针对传统算法的不足提出了改进方法:收敛前后期采用不同的电压优化控制方式。建立了SPGD AO成像系统的仿真模型,结果表明,与传统全局耦合SPGD算法相比,改进算法在收敛速度基本与前者相同的情况下,波前校正后焦平面成像光斑的斯特列尔比(SR)提高了0.14。
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书书书
第
34
卷
光
学
学
报
光学前沿———信息光学
2014
年
12
月
犃犆犜犃犗犘犜犐犆犃犛犐犖犐犆犃
专
刊
一种改进的全局耦合的随机并行梯度下降算法
蒋鹏志
梁永辉
许洁平
毛宏军
(国防科学技术大学光电科学与工程学院,湖南 长沙
410073
)
摘要
基于随机并行梯度下降(
SPGD
)算法的自适应 光学(
AO
)系统 通过 直 接优 化系 统 的性 能评 价 函数 来控 制 波
前校正器以补偿波前畸变。传统的全局耦合的
SPGD
算法能够明显提高
AO
系统 的收 敛速度,但会 降低 系统的 波
前校正效果。针对传统算法的 不 足 提出 了 改 进 方法:收 敛 前后 期 采 用 不 同 的 电 压 优 化 控 制 方 式。建 立 了
SPGD
AO
成像系统的仿真模型,结果表明,与传统全局耦合
SPGD
算法 相比,改进 算法在 收敛 速度基 本 与前 者相 同 的情
况下,波前校正后焦平面成像光斑的斯特列尔比(
SR
)提高了
0.14
。
关键词
光计算;自适应光学;随机并行梯度下降算法;全局耦合;波前畸变补偿
中图分类号
TN273.2
文献标识码
A
犱狅犻
:
10.3788
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140.3290
;
220.1080
;
120.5050
收稿日期:
20140617
;收到修改稿日期:
20140701
作者简介:蒋鹏志(
1987
—),男,博士研究生,主要从事自适应光学方面的研究。
Email
:
j
ian
gp
en
g
zhil
@
163.com
导师简介:梁永辉(
1972
—),女,教授,博士生导师,主要从事自适应光学技术和图像处理方面的研究。
Email
:
y
on
g
huilian
g
@
sina.com
1
引
言
自适应光学(
AO
)系统通常采用波前传感器探测畸变波前信息,用波前校正器 校正畸变波 前,从而获得
接近衍射极限的校正效果
[
1
]
。然而,当光波穿过的路径上湍流较强或传输距离较长时,闪烁现象导致波前测
量困难,致使依赖波前测量的常规
AO
系统不能正常工作
[
2-3
]
。而优化式
AO
系统不需要波前传感器,通过
直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿波前畸变,从而可以应用于波前测量困难的环境中,
具有较大的潜力。而随机并行梯度下降(
SPGD
)算法由于其易于实现、各控制单元之间并行工作等特点,在
近十几年来得到了广泛研究和很大的发展
[
4-6
]
。
由于
SPGD
算法本质 上 仍 然 是 一 种 迭 代 算 法,而 且 迭 代 过 程 的 收 敛 速 度 与 控 制 单 元 的 平 方 根 成 反
比
[
7
]
。当控制单元数较多时,较慢的收敛速度必然会导致自适应光学系 统无法实时 校正大气引 起的光束相
s2140031
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