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基于无波前传感的菲涅耳透镜像差校正实验 被引量:2
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作者 文良华 杨平 +6 位作者 杨康建 陈善球 王帅 刘文劲 孔庆峰 杨静静 许冰 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期93-99,共7页
为提高薄膜菲涅耳透镜成像性能,采用无波前传感的自适应光学系统对菲涅耳透镜点目标成像的波前像差进行实验校正.像差校正控制采用随机并行梯度下降算法,以远场光斑像清晰度函数为优化指标,算法迭代数十次后收敛.系统闭环校正后,焦平面... 为提高薄膜菲涅耳透镜成像性能,采用无波前传感的自适应光学系统对菲涅耳透镜点目标成像的波前像差进行实验校正.像差校正控制采用随机并行梯度下降算法,以远场光斑像清晰度函数为优化指标,算法迭代数十次后收敛.系统闭环校正后,焦平面光斑等效半径缩小了43%,二阶矩为0.997 5,接近理想极限1,像清晰函数值和峰值光强提高了一倍,光强的半高全宽达到1.2倍衍射极限,调制传递函数的中频分量显著提高.实验结果表明该方法结实现构简单,能快速、有效地校正菲涅耳透镜波前像差,改善系统的成像性能,可应用于大口径、轻量化的空间望远镜. 展开更多
关键词 菲涅耳透镜 畸变 无波前传感自适应光学 像差校正 成像系统 空间望远镜
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混合模型算法在无波前传感自适应光学中的应用 被引量:3
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作者 刘武杰 元秀华 +2 位作者 周泽宇 李奇 赵茗 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期43-52,共10页
应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的... 应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的混合模型算法,并将其应用于无波前传感自适应光学系统中校正湍流大气产生的畸变波前,最后搭建实验光路验证了算法的有效性。结果表明,混合模型算法的校正速率是常用的随机并行梯度下降(SPGD)算法的3倍,且校正精度比传统的Lukosz模型算法更高,应用于无波前传感自适应光学系统中有效减小了光场波前的相位起伏,提高了远场光斑斯特列尔比(SR),使自由空间光通信(FSO)系统的通信性能得到有效提升。 展开更多
关键词 自由空间光通信 无波前传感自适应光学 随机并行梯度下降算法 Lukosz模型
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面向自由空间光通信波前校正的改进模拟退火算法
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作者 李洪利 刘欣悦 +2 位作者 杜博军 曹景太 张恒 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第4期784-793,共10页
为了补偿大气湍流对相干自由空间光通信的影响,本文研发了一种基于改进模拟退火算法的自适应光学系统,旨在优化系统的混频效率和降低误码率,从而提升整体系统性能。首先,介绍了含有无波前自适应光学部分的相干光通信系统的组成,并重点... 为了补偿大气湍流对相干自由空间光通信的影响,本文研发了一种基于改进模拟退火算法的自适应光学系统,旨在优化系统的混频效率和降低误码率,从而提升整体系统性能。首先,介绍了含有无波前自适应光学部分的相干光通信系统的组成,并重点分析了混频效率和误码率等关键参数。随后,详细阐述了改进模拟退火算法的工作原理及其在自适应光学系统中的应用。为了验证算法的有效性,进行了数值模拟分析,并与传统算法进行了对比分析。最后,在实验平台上收集实际数据以进一步评估算法性能。实验结果表明:改进模拟退火算法相比于普通模拟退火算法,迭代次数减少50%的情况下,误码率降低到10^(-9),混频效率提高到0.9。改进模拟退火算法可以减少传统自适应光学系统的迭代次数,提高波前校正精度,满足通信系统的需求。 展开更多
关键词 校正 自适应光学 无波前传感 混频效率 误码率
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远场光斑反演波前相位的深度学习方法 被引量:3
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作者 张阳 何宇龙 +3 位作者 宁禹 孙全 李俊 许晓军 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期271-280,共10页
自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波... 自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波前传感自适应系统实时性难以满足实用需求。基于深度学习复原波前的方法是通过输入远场光强图像直接求取像差,可以作为自适应光学系统的有效补充。文中通过数值模拟,证明了深度残差神经网络能够通过远场光斑直接预测波前相位的Zernike系数。实验验证了输入与重构波前相位之间校正后残差RMS为0.08λ,GPU加速后的平均计算耗时小于2 ms。该方法能较准确地预测入射波前畸变的Zernike系数,具有一定像差校正能力,适合在传统自适应光学技术中,用于测量并校正波前畸变的主要成分,或为优化式自适应光学提供良好的初始波前估计。 展开更多
关键词 相位反演 自适应光学 无波前传感自适应校正 深度残差网络
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基于CNN-SPGD算法的相干光通信像差校正方法研究 被引量:13
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作者 刘维 徐珺楠 +2 位作者 金玳冉 石文孝 曹景太 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期743-754,共12页
为了降低大气湍流对自由空间光通信系统传输性能的影响,建立了一套自适应光学校正系统来校正高阶像差。对该系统的混频效率,误码率和迭代次数等参数进行研究。首先,将图像的Zernike系数划分为8个大类,256个小类,通过CNN模型预测输入光... 为了降低大气湍流对自由空间光通信系统传输性能的影响,建立了一套自适应光学校正系统来校正高阶像差。对该系统的混频效率,误码率和迭代次数等参数进行研究。首先,将图像的Zernike系数划分为8个大类,256个小类,通过CNN模型预测输入光斑的大类。对于每一小类的像差,取每一阶系数范围的中点作为标准点形成一个标准Zernike系数向量,按照其对应的标准电压作为初始校正电压进行校正。实验结果表明:随机并行梯度下降算法使混频效率达到0.80、0.85和0.9需要的迭代次数分别为110次、161次和280次;在使混频效率达到相同值的前提下,CNN-SPGD(Convolutional Neural Networks-Stochastic Parallelism Gradient Descent)算法所需的迭代次数分别为4次、37次和141次。而在相同的迭代次数下,CNN-SPGD算法在系统中的混频效率更高,误码率更低。CNN-SPGD算法与SPGD算法相比,像差校正速度更快。该CNN-SPGD算法可以大幅度减少传统自适应光学系统的迭代次数,满足激光通信的各种需求。 展开更多
关键词 自由空间光通信 无波前传感 混频效率 误码率
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