自适应光学系统几种随机并行优化控制算法比较

 直接对系统性能指标进行优化是自适应光学系统中一种重要的波前畸变校正方法,选择合适的随机并行优化控制算法是该技术成功实现的关键。以32单元变形镜为校正器,基于多种随机并行优化算法建立自适应光学系统仿真模型。从算法的收敛速度、校正效果、局部极值3个方面对遗传算法、单向扰动随机并行梯度下降、双向扰动随机并行梯度下降及模拟退火算法进行了比较。仿真结果表明,遗传算法收敛速度太慢,不适用于需要实时控制的自适应光学系统;双向扰动随机并行梯度下降算法收敛速度、校正效果要优于单向扰动随机并行梯度下降,且能够适应各种情况下的扰动电压;模拟退火几乎以概率1收敛到全局极值附近,且收敛速度是上述算法中最快的。     

基于随机并行梯度下降算法的自适应光学实时并行处理机

基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学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光束中存在的波前畸变。但由于算法收敛速度的影响,在一定程度上限制了SPGD在自适应光学系统中的应用。在对SPGD控制算法分析的基础上,充分提取和发掘算法内在的并发性,采用流水线和并行处理技术,设计并实现了基于现场可编程门阵列(FPGA)加数字信号处理器(DSP)的单指令流多数据流(SIMD)结构实时并行处理机,实现了SPGD控制算法由表达层到结构层的优化映射。该处理机应用在激光光束净化自适应光学系统中,同时实现了对变形镜和倾斜镜的控制。实验结果表明,采用基于SPGD算法自适应光学实时并行波前处理机具有很快的收敛速度,可以有效地校正激光出光过程中的光束波前相差和光束漂移误差。     

自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法仿真与分析

随机并行梯度下降算法能不依赖波前传感器直接对系统性能进行优化。以32单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算法建立了自适应光学系统仿真模型。通过分析该系统对静态波前畸变的校正能力,验证了随机并行梯度下降算法的收敛性;讨论了算法增益系数、随机扰动幅度与收敛速度的关系,并指出通过算法增益系数的自适应调整可以改进算法的收敛速度。     

基于分区域耦合的随机并行梯度下降自适应光学

基于随机并行梯度下降(SPGD)方法的自适应光学(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光束中存在的波前畸变。为了提高这种无模型优化自适应光学系统的收敛速度, 提出了基于分区域耦合的新方法以改进传统随机并行梯度下降自适应光学系统的工作方式。将波前校正器光学孔径分成多块子区域, 每块子区域对应着的所有驱动器作为一个整体控制单元, 从形式上可以得到一个空间分辨率较低的分区域波前校正器。该校正器与原校正器同步工作, 并采用随机并行梯度下降算法对同一个性能评价函数进行优化, 从而构成了双校正器的耦合工作结构。对256单元分立活塞式波前校正器建立了自适应成像系统的数值模型, 结果表明这种分区域耦合的随机并行梯度下降自适应光学系统比传统随机并行梯度下降自适应光学系统具有更快的收敛速度和更好的渐近态。     

基于Zernike模式的自适应光学系统随机并行梯度下降算法

 控制算法的收敛速度一定程度上限制了无波前探测自适应光学技术在实时波前畸变校正中的应用。从理论分析角度提出将模式法和区域法结合起来以提高算法收敛速度,并以61单元变形镜为校正器,建立基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统仿真模型。结果表明：达到同样的校正效果时,采用组合优化的算法收敛速度要明显优于基于区域法的收敛速度,从而验证了理论分析的合理性。     

基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统的校正残差分析

对自适应光学系统随机并行梯度下降控制的校正残差进行了分析。通过对随机并行梯度下降(SPGD)算法校正静态像差的数值模拟,定标出了算法收敛时间与系统变形镜校正单元数的关系。建立了基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统的简化控制模型,根据湍流大气的时间功率谱,推导了算法收敛时间与校正残差之间的解析表达式。结果表明,采用N个校正单元的自适应光学系统补偿Greenwood频率大小为f_G的大气湍流带来的动态像差,为保证校正残差σ~2λ/10,随机并行梯度下降算法的迭代速率需大于86 Nf_G。根据一组典型的计算结果指出了自适应光学系统随机并行梯度下降控制作用距离的有限性。     

自适应光学系统随机并行梯度下降算法

随机并行梯度下降(SPGD)算法可以对系统性能指标直接优化来校正畸变波前。对基于SPGD算法的61单元自适应光学系统进行仿真模拟,分析了对不同初始静态畸变波前的校正能力,并比较了不同性能指标情况下的算法增益系数、扰动幅度值的选取及校正情况。仿真结果表明:算法收敛速度很大程度上依赖于增益系数和扰动幅度值,对畸变较大的波前,随机扰动幅度在0.50~0.85范围内,性能指标采用焦斑平均半径比采用斯特列尔比取得的校正效果好。     

涡旋光波前畸变校正实验研究

涡旋光在大气湍流中传输时会发生波前畸变,故需要进行波前校正。相比于传统的带有波前传感器的自适应光学校正系统,采用随机并行梯度下降算法的无波前传感器的自适应光学校正系统具有硬件实现简单、对光强闪烁等复杂环境的适应性好等优点。仿真结果表明:该系统对单模涡旋光和多模复用涡旋光都可实现波前畸变校正,能提高模式纯净度。实验结果表明:经校正,单模涡旋光的光强相关系数可提高至0.85左右,多模复用涡旋光的光强相关系数可提高至0.72左右,单模涡旋光波前畸变的校正效果优于多模复用涡旋光。仿真和实验结果均表明,采用随机并行梯度下降算法的自适应校正技术可有效实现涡旋光波前畸变校正。     

点目标成像自适应光学随机并行梯度下降算法性能指标与收敛速度

在自适应光学中,随机并行梯度下降(SPGD)算法通过对系统的性能指标直接优化从而校正波前像差,具有很强的应用潜力.在点目标成像自适应光学系统中,SPGD算法经常采用强度分布平方和、平均半径和环围能量作为系统的性能指标进行优化.利用数值仿真分析了三种性能指标与畸变波前的均方根之间的关系.建立了一套实验平台,通过静态波前畸变校正实验,分析了SPGD算法采用以上三种不同的性能指标时的校正效果.实验结果与前面的数值仿真结果一致,表明SPGD取平均半径作为性能指标进行优化时效果较好.实验还分析了控制通道数目对收敛速度的影响.结果表明随着控制通道数目的增加性能指标曲线收敛所需的迭代次数显著增加,与驱动器个数的平方根之间存在一个近似的线性关系.     

基于模型的无波前探测自适应光学系统

基于波前梯度的二阶矩和修正后的远场强度分布近似呈线性关系,设计了一种基于模型的无波前探测自适应光学系统快速闭环控制算法。使用61单元变形镜、CCD成像器件等建立了自适应光学系统仿真平台,并以不同湍流强度下的波前像差作为校正对象,分析了这种基于模型的无波前探测自适应光学系统的收敛速度、校正能力及对不同像差的适应性。结果表明,基于模型的无波前探测自适应光学系统在快速收敛的同时,能够获得接近波前校正器件的理想校正能力。N阶模式像差校正时,系统只需要进行N+1次远场光斑的测量。和现有的各种无波前探测自适应光学系统控制算法相比较,基于模型的无波前探测自适应光学系统所需的测量次数大大减少。     

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.     

Free-space laser communications with adaptive optics: Atmospheric compensation experiments

Refractive index inhomogeneities of the turbulent air cause wave-front distortions of optical waves propagating through the atmosphere, leading to such effects as beam spreading, beam wander, and intensity fluctuations (scintillations). These distortions are responsible for severe signal fading in free-space optical communications systems and therefore compromise link reliability. Wave-front distortions can be mitigated, in principle, with adaptive optics, i.e., real-time wave-front control, reducing the likeliness of signal fading. However, adaptive optics technology, currently primarily used in astronomical imaging, needs to be adapted to the requirements of free-space optical communication systems and their specific challenges.In this chapter we discuss a non-conventional adaptive optics approach that has certain advantages with respect to its incorporation into free-space optical communication terminals. The technique does not require wave-front measurements, which are difficult under the strong scintillation conditions typical for communication scenarios, but is based on the direct optimization of a performance quality metric, e.g., the communication signal strength, with a stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm.We describe an experimental adaptive optics system that consists of a beam-steering and a higher-resolution wave-front correction unit with a 132-actuator MEMS piston-type deformable mirror controlled by a VLSI system implementing the SPGD algorithm. The system optimizes the optical signal that could be coupled into a single-mode fiber after propagating along a 2.3-km near-horizontal atmospheric path. We investigate characteristics of the performance metric under different atmospheric conditions and evaluate the effect of the adaptive system. Experiments performed under strong scintillation conditions with beam-steering only as well as with higher-resolution wave-front control demonstrate the mitigation of wave-front distortions and the reduction of signal fading.     

Adaptive optics correction based on stochastic parallel gradient descent technique under various atmospheric scintillation conditions: numerical simulation

An adaptive optics system utilizing a Shack–Hartmann wavefront sensor and a deformable mirror can successfully correct a distorted wavefront by the conjugation principle. However, if a wave propagates over such a path that scintillation is not negligible, the appearance of branch points makes least-squares reconstruction fail to estimate the wavefront effectively. An adaptive optics technique based on the stochastic parallel gradient descent (SPGD) control algorithm is an alternative approach which does not need wavefront information but optimizes the performance metric directly. Performance was evaluated by simulating a SPGD control system and conventional adaptive correction with least-squares reconstruction in the context of a laser beam projection system. We also examined the relative performance of coping with branch points by the SPGD technique through an example. All studies were carried out under the conditions of assuming the systems have noise-free measurements and infinite time control bandwidth. Results indicate that the SPGD adaptive system always performs better than the system based on the least-squares wavefront reconstruction technique in the presence of relatively serious intensity scintillations. The reason is that the SPGD adaptive system has the ability of compensating a discontinuous phase, although the phase is not detected and reconstructed.     

自适应光学中SPGD算法关键参数实时调节方法

介绍了随机并行梯度下降（SPGD）算法及其在相干合成中的应用,针对实验中算法关键参数难以调节的难点,提出采用软硬件结合的新方式,实现对实验数据的在线采集和分析以及对SPGD算法关键参数的自动实时调节。开展了4路光纤激光相干合成实验,对不同调节方法进行对比。实验中采用新方式有效调节了SPGD算法中增益系数和随机扰动幅度的取值,合成效果显著。     

基于Zernike模式的随机并行梯度下降算法的收敛速率

为了加快控制变形镜进行波前整形的随机并行梯度下降（SPGD）算法的收敛速率,提高实时波前整形能力,本文利用由12阶Zernike多项式构成的畸变波前和32单元变形镜建立了仿真模型。基于Zernike多项式的单位正交性,得到了两个常数矩阵,当斯特列尔比（SR）达到0.8时,需要算法迭代660次,简化了算法的运算过程,加快了算法运行时间。通过Matlab7.8.0对6种SPGD算法进行仿真对比,结果显示：当SR要求不高时,可使用间接固定双边SPGD算法来提高收敛速度;当SR要求较高时,则应当使用间接自动双边SPGD算法。提出的算法为实际的激光整形提供了理论指导。