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公开(公告)号:CN116882257A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310855302.6
申请日:2023-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的无波前传感器波前畸变校正方法,该方法结合了PSO算法在初始阶段的快速收敛和SPGD算法的有益收敛效应,避免了SPGD算法需要更多的迭代次数以及易局部极值的缺陷。在本发明中,首先将待校正光束入射到变形镜(Deformable Mirror,DM)上,随后利用远场相机CCD负责采集光斑信息,然后利用本发明提出的基于PSO算法和SPGD算法的混合算法控制模块根据光斑信息生成相应的驱动电压使DM形变,生成相位补偿,以循环迭代的方式实现畸变光束的闭环校正。
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公开(公告)号:CN116915333A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310849605.7
申请日:2023-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明提供一种基于改进Adam优化器和SPGD波前畸变校正方法的相干FSOC系统,该系统通过基于改进Adam优化器和SPGD算法的无波前传感器AO校正单元对波前畸变进行补偿。利用远场相机实时检测光斑位置与参考光斑位置之间的误差,基于优化算法的波前控制器根据CCD获取的系统性能指标计算目标函数,驱动优化算法更新DM的控制电压,以循环迭代的方式实现畸变光束的闭环校正。通过无波前传感器AO系统进行畸变校正后,可以有效改善相干FSOC系统的性能。像差校正过程不需要使用波前传感器,结构简单,成本低,并且基于改进Adam优化器的SPGD算法采用并行计算的方式,减小了优化控制器计算量,提高了运算速度,进一步提高了无波前传感器自适应光学系统收敛速度和收敛极值。
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