基于模型选择的模式波前重构算法研究?

• 作者: 江文杰 谢文科 马浩统 高穹 魏文俭
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 波前重构 模型选择 最小描述长度 非线性优化
• 年，卷（期）: 2015,（14）
• 所属期刊栏目: 电磁学、光学、声学、传热学、经典力学和流体动力学
• 页码范围: 144201-1-144201-6
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.64.144201

摘要

基于Zernike模式的波前重构算法通常忽略实际波前像差构成的差异，而用一定数量的低阶Zernike模式进行波前重构，导致模式混淆或耦合等问题，进而影响波前重构的精度。根据信息论中的最小描述长度准则对重构模型的阶数进行了选择，在此基础上应用非线性优化算法计算重构系数，并最终实现波前重构；对不同信噪比条件下振幅均匀分布入射光束的波前进行了重构。结果表明：该算法不但能够实现相对于现有算法相对较高的波前重构精度，并且具有优良的噪声适应性，体现了模型选择在模式法波前重构算法中的意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏文俭	国防科学技术大学光电科学与工程学院	12	137	8.0	11.0
2	马浩统	国防科学技术大学光电科学与工程学院	34	138	8.0	11.0
3	谢文科	国防科学技术大学光电科学与工程学院	20	115	7.0	9.0
4	江文杰	国防科学技术大学光电科学与工程学院	6	35	4.0	5.0
5	高穹	国防科学技术大学光电科学与工程学院	4	6	1.0	2.0