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基于K-L模式的SPGD控制算法波前校正 被引量:2
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作者 杨慧珍 苏杭 张之光 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第14期133-139,共7页
随机并行梯度下降(SPGD)算法是无波前探测自适应光学(AO)系统最常用的控制算法,这种方法一般以变形镜的驱动电压作为控制参数。但随着变形镜单元数的增加,以变形镜驱动电压作为控制参数的AO系统的收敛速度将会大大降低,常采用模式法来... 随机并行梯度下降(SPGD)算法是无波前探测自适应光学(AO)系统最常用的控制算法,这种方法一般以变形镜的驱动电压作为控制参数。但随着变形镜单元数的增加,以变形镜驱动电压作为控制参数的AO系统的收敛速度将会大大降低,常采用模式法来降低控制参数的维度。对比分析了不同单元数的变形镜对K-L模式和Zernike模式各阶像差的拟合能力,并以大气湍流影响下的光波波前像差作为校正对象,分别考察了K-L模式和Zernike模式系数作为控制参数时的AO系统的收敛速度和校正效果。结果表明:以常规SPGD控制算法(以驱动器电压作为控制参数)的收敛情况作为参考指标时,基于K-L模式的SPGD控制算法和基于Zernike模式的SPGD控制算法的收敛速度相较于常规SPGD控制算法分别提升了47.5%和29.4%。当大气湍流强度分别为10、15、20时,以K-L模式系数作为控制参数时的校正效果和收敛速度均优于以Zernike模式系数作为控制参数时的情况。以上研究结果为基于K-L模式的SPGD控制算法的实际应用提供了参考。 展开更多
关键词 光通信 自适应光学 随机并行梯度下降 变形镜 k-l模式 波前校正
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