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.     

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。     

SPGD算法光束净化中光强起伏对校正效果的影响研究

尽管无波前传感自适应光学技术可不受闪烁效应等波前畸变条件的限制,能够有效地补偿高能激光的波前畸变以提高光束质量,但是激光器光强起伏和噪声干扰对校正效果却存在严重的影响。分析了光强起伏和噪声干扰对随机并行梯度下降(SPGD)算法光束净化效果的影响,并进行了相关实验研究。理论分析表明,在光强起伏频率大于等于算法扰动频率时,系统性能随着光强起伏增加而降低;在低频光强起伏时,SPGD算法的抗干扰能力较强。为消除光强起伏对校正效果的影响,提出采用桶中功率作为系统性能评价函数的光束净化方案,理论分析和实验结果都表明,该方案能够有效地消除光强起伏和噪声干扰对校正效果的影响,实现接近校正极限的理想校正效果。     

基于随机并行梯度下降方法的动态光束净化实验研究

高能激光系统中通常包含光束净化装置以对激光器出射光束的波前畸变进行连续校正.为研究随机并行梯度下降自适应光学方法在光束净化问题上的可行性,按算法运行时序连续改变37单元变形镜的面形,以在实验光路中引入高能激光器输出光束的常见动态波前畸变,同时采用随机并行梯度下降算法控制同一变形镜对此动态畸变进行校正.实验结果显示,在事先消除系统初始像差的情况下,系统分别以1 kHz和2 kHz的模拟迭代速率工作时,激光束的动态像差都得到了充分抑制,光束质量在整个校正时段内始终维持在较好水平.这表明随机并行梯度下降自适应光学方法应用在光束净化系统中是可行的.     

基于变形镜本征模式和远场测量的光束净化

利用波前传感器对光束进行净化的自适应光学系统是目前提高光束质量的常用技术,但在实际应用中,该技术需要波前传感器,系统复杂,体积庞大,同时需要较高性能信标源。为解决上述问题,提出了一种基于变形镜本征模式和远场光斑特征分析的无波前自适应光学系统,用于校正激光器输出的方形光束。将变形镜影响函数进行本征模式分解,并用远场光斑的均方半径作为评价函数,建立了畸变波前的模式系数与评价函数之间的关系,通过测量评价函数获得模式系数用于求解校正电压,实现波前共轭校正。仿真校正和实验验证结果表明,该方法可以有效实现静态像差校正,提高远场光斑的能量集中度。     

基于RUN优化算法的波前校正系统

将龙格-库塔优化器用于无波前探测自适应光学系统，提出基于RUN的自适应光学控制方法。以61单元变形镜为波前校正器件，不同湍流强度下的畸变波前为校正对象，建立基于RUN优化算法的自适应光学系统模型。对比分析基于RUN、PSO、DEA和GA等算法的波前校正效果、校正速度和局部极值。结果表明，相比基于粒子群优化算法、差分进化算法和遗传算法的自适应光学系统，在取得相同校正效果时，基于RUN优化算法的波前校正系统在不同湍流条件下的校正速度均提高三倍以上，且RUN算法不易陷入局部极值。研究结果可为基于RUN优化算法的波前校正系统的实际应用提供理论基础。     

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.     

快速响应的硅基纯相位液晶器件对动态大气湍流波前的校正能力研究

液晶相位调制器的响应时间延迟是影响液晶自适应光学系统性能的一个主要因素, 为了提高系统的响应速度, 开发了一种快速响应的向列相液晶材料, 并制成了反射式硅基液晶器件(LCOS). 分析了该LCOS的相位调制特性及其对静态畸变波前和扰动波前的校正能力. 首先, 测量了LCOS的电光响应特性, 得出其780 nm相位调制量的响应时间为2 ms. 其次, 测量了LCOS的相位调制特性, 并对相位调制进行了线性化处理. 再次, 测量了用该LCOS搭建的液晶自适应光学系统的闭环和开环3 dB带宽, 它们分别为16和18 Hz. 最后, 给出了开环液晶自适应光学系统校正大气湍流的数值模拟结果, 结果表明. 系统的Strehl比由校正前的0.025上升到了校正后的0.225. 因此, 该液晶自适应光学系统可以对Greenwood频率为30 Hz以下的大气湍流进行较良好的校正.     

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。     

自由旋涡气动窗口自适应光学波前校正初步研究

自由旋涡气动窗口能有效地替代高能激光器传统晶体输出镜 ,起到密封激光器低腔压的作用。利用现有的 37单元室内自适应光学系统 ,对自由旋涡气动窗口的输出激光波前畸变进行自适应光学波前校正。给出了自适应光学系统对气动窗口畸变波前的校正原理 ,采用直接斜率法在设计状态下对畸变波前进行了校正实验。结果表明 ,该自适应光学系统能够较好地校正工作在设计状态下的自由旋涡气动窗口对输出激光所引起的波前畸变