大气湍流自适应光学随机并行梯度下降算法的优化

• 作者: 姜文汉 李新阳 陈波
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应光学 随机并行梯度下降算法 收敛速度 随机扰动 泽尼克模式
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 实验技术与元件
• 页码范围: 959-964
• 页数: 6页
• 分类号: TP273.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL20103704.0959

摘要

基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学(AO)无需波前传感器就可以实现对波前相位畸变的闭环补偿.但是算法的收敛速度较慢,制约着其在实时性要求高的系统中的应用.根据SPGD算法中随机扰动对收敛速度的影响,提出一种利用泽尼克(Zernike)模式优化算法随机扰动的方法.针对大气湍流,建立了一个基于SPGD算法的61单元自适应光学仿真模型,并对一组符合Kolmogorov特性的相位畸变进行了数值仿真,分析了该优化方法对系统收敛特性的影响.仿真结果表明,与优化前相比,优化随机扰动后,校正精度略微下降,但是收敛.速度得到明显的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈波	中国科学院光电技术研究所	167	1116	17.0	24.0
2	李新阳	中国科学院光电技术研究所	84	1029	16.0	30.0
3	姜文汉	中国科学院光电技术研究所	109	2010	27.0	39.0