随机并行梯度下降湍流场光束净化的实时校正实验研究

自适应光学技术可用于补偿高能激光系统出射光束的波前畸变以改善光束质量.为研究随机并行梯度下降(SPGD)自适成光学方法用于光束净化的可行性,分别采用高速光电探测器和高速变形镜作为系统性能评价函数的测量器件和波前校正器件,搭建了迭代速率为100 Hz的SPGD自适应光学系统,并且对通电电阻丝产生的湍流所造成的动态波前畸变进行了实时校正.实验结果显示,此套自适应光学系统能够对在4 Hz以下频率范围内缓慢变化的动态波前畸变进行实时校正,针孔中远场光斑的能量提高2.2倍,稳定性提高1.4倍.这表明SPGD自适应光学系统用于光束净化是町行的.     

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.     

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。     

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.     

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。     

自适应光学随机并行梯度下降算法波前整形规律仿真

本文首先介绍了基于Zernike模式的SPGD算法对大气湍流畸变波前的整形原理,通过推导得到了关于性能指标的简明表达式,使SPGD算法收敛速率得到明显提升。然后建立了自适应光学随机并行梯度下降算法波前整形系统模型,主要对SPGD算法收敛速率、整形能力和整形效果随波前畸变量和变形镜模型的变化规律作了较为详细的仿真研究,整体定性结果表明：三者的变化规律有一定的相似性,同时利用最小二乘法得到了关于整形能力和整形效果变化规律的定量表达式,若从自适应光学波前整形系统的实时性和简单性考虑,在保证一定整形效果的情况下,选择37单元变形镜对畸变波前的3~27（25）阶Zernike像差进行整形即可。     

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。     

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。     

基于正交模式扰动梯度下降算法的自适应光学控制技术

针对无波前探测自适应光学提出一种基于正交模式扰动梯度下降(OP_GD)算法的控制技术。通过与串行扰动梯度下降算法和随机并行梯度下降(SPGD)算法对比,分析了该算法的可行性和收敛速度。在此基础上,采用液晶空间光调制器(LC_SLM)作为波前校正器,建立了基于该控制技术的自适应光学实验装置,实验研究了算法的收敛特性。实验结果表明,正交模式扰动梯度下降算法具有很好的全局收敛性,其收敛速度和SPGD算法相当。但是与SPGD算法相比,正交模式扰动梯度下降算法无需设计伪随机序列发生器,因此硬件实现更加容易。     

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.     

Comparison of several stochastic parallel optimization algorithms for adaptive optics system without a wavefront sensor

Optimizing the system performance metric directly is an important method for correcting wavefront aberrations in an adaptive optics (AO) system where wavefront sensing methods are unavailable or ineffective. An appropriate “Deformable Mirror” control algorithm is the key to successful wavefront correction. Based on several stochastic parallel optimization control algorithms, an adaptive optics system with a 61-element Deformable Mirror (DM) is simulated. Genetic Algorithm (GA), Stochastic Parallel Gradient Descent (SPGD), Simulated Annealing (SA) and Algorithm Of Pattern Extraction (Alopex) are compared in convergence speed and correction capability. The results show that all these algorithms have the ability to correct for atmospheric turbulence. Compared with least squares fitting, they almost obtain the best correction achievable for the 61-element DM. SA is the fastest and GA is the slowest in these algorithms. The number of perturbation by GA is almost 20 times larger than that of SA, 15 times larger than SPGD and 9 times larger than Alopex.     

Multimode fiber laser beam cleanup based on stochastic parallel gradient descent algorithm

We present experimental research on multimode fiber laser beam cleanup based on a stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm. The multimode laser is obtained by injecting a 1064 nm central wavelength single mode fiber laser into a multimode fiber and the system is setup by using phase only liquid crystal spatial light modulators (LC-SLM). The quality evaluation function is increased by a factor of 10.5 and 65% of the laser energy is encircled in the central lobe when the system evolves from open-loop into close-loop state. Experimental results indicate the feasibility of the multimode fiber laser beam cleanup by adaptive optics (AO).     

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。     

Beam cleanup of a 532-nm pulsed solid-state laser using a bimorph mirror

A successful beam cleanup of a 5-mJ/200-μs pulsed solid-state laser system operating at 532-nm wavelength is demonstrated. In this beam cleanup system, a wave-front sensor-less adaptive optics (AO) system is set up with a 20-element bimorph mirror (BM), a high-voltage amplifier, a charge-coupled device camera, and a control software implementing the stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm. The brightness of the laser focal spot is improved because the wave-front distortions have been compensated. The performance of this system is presented and the experimental results are analyzed.     

37单元双压电片变形镜板条激光光束净化

为了校正板条激光器输出光束波前像差,改善输出光束质量,提出了基于37单元双压电片变形镜的板条激光光束净化系统。采用柱面反射式单向扩束器使主振荡功率放大结构板条激光器输出光束尺寸与37单元双压电片变形镜有效口径相匹配,利用随机并行梯度下降算法控制双压电片变形镜面形,进行波前像差闭环校正,校正后光束远场归一化桶中功率提高到净化前的2~3倍。     

基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法

激光在大气中传输时,由于强湍流或长传输距离的影响,畸变波前中出现由相位起点组成的不连续相位,现有波前复原算法不能有效复原不连续相位,使得自适应光学系统校正效果下降甚至失效.本文分析了最小二乘波前复原算法不能复原相位奇点的原因,提出了基于瀑布型多重网格加速的复指数波前复原算法,给出了复指数波前复原算法中迭代计算、降采样、插值计算的实现方式.研究了该方法对不连续相位和随机连续相位的复原能力,数值分析了采用复指数波前复原算法的自适应光学系统对大气湍流像差的校正效果.仿真结果表明,同等复原精度下,相比直接迭代过程,该方法所需浮点乘数目减少了近2个数量级,且随着夏克-哈特曼波前传感器子孔径数目增加,其在计算量上的优势更加明显. Rytov方差较大时,相比直接斜率法,自适应光学系统采用复指数波前复原算法后校正光束Strehl比提升1倍.     

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。