随机并行梯度下降光束净化实验研究

利用自适应光学技术进行光束净化是高能激光系统中一项重要的研究内容。为实现光束净化系统的小型化和低成本,基于系统性能评价函数无模型最优化的波前畸变校正方法是适合的技术方案。就随机并行梯度下降(SPGD)最优化算法在光束净化系统中的应用展开研究。针对高能激光束常见的像差分布进行了SPGD波前校正的数值模拟,在此基础上构建了37单元自适应光学光束净化实验平台,讨论了双边扰动梯度估计和迭代增益系数自适应变化对算法收敛特性的影响。数值模拟与实验结果验证了SPGD算法对不同程度波前畸变的校正能力,表明了SPGD光束净化方案的可行性。

随机并行梯度下降算法用于光纤激光相干合成的理论与实验研究

介绍了随机并行梯度下降(SPGD)算法用于相干合成的基本理论,利用数值模拟的方法对实际相干合成实验中涉及到的算法评价函数、扰动电压分布等参数进行优化选取,确定了实验中应选择的最佳评价函数、扰动电压分布和扰动方式。利用数字信号处理器(DSP)执行SPGD算法,实时控制各路光束的相位,实现了三路瓦量级保偏光纤放大器输出光束的相干合成。实验结果表明,SPGD算法能够有效控制各路光纤激光的相位,系统闭环将合成光束目标圆孔内的能量提高了2.62倍,合成效率达到了理想情形的87%,远场光斑对比度为85%。

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。

激光相干合成系统中SPGD算法的自适应优化

激光相干合成技术是目前最常用的实现高功率激光输出的方式,各路光束间的相位不一致是影响相干合成效果的重要因素。研究了用于控制相位的SPGD算法,探讨了SPGD算法的参数优化方法,提出了一种自适应增益策略,并通过仿真分析了固定增益和自适应增益算法的收敛速度、收敛精度。仿真结果表明,通过算法参数的优化选取和自适应增益方法,能够将算法的收敛速度提高12.7%,收敛精度提高0.23%,得到了较好的收敛效果。

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 k W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。

基于混合优化算法的分块镜共相位误差校正

对采用分块拼接式主镜的大口径空间望远镜,有必要研究适合在轨应用的共相位误差校正方法。以像清晰度函数作为评价函数,通过仿真分析了单色光和白光照明2种情况下分块镜共相位误差与评价函数的变化关系。仿真结果表明:采用单色光照明时,分块镜平移误差校正的动态范围小于0.5λ;采用白光照明时,评价函数存在局部极值,必须采用全局最优化算法。仿真结果表明,当平移误差大于0.5λ时,采用随机并行梯度下降(SPGD)算法易陷入局部极值,而采用遗传算法(GA)可以搜索到全局最优解,但迭代速度较慢。提出了采用基于SPGD算法和遗传算法的混合优化算法校正分块镜共相位误差。当平移误差在[-λ,+λ]范围内时,混合优化算法的校正精度可优于10 nm。