无波前传感波前畸变混合模型校正算法

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无波前传感自适应光学技术是校正湍流大气产生的畸变波前的有效方案,应用在大气激光通信系统中能够有效改善通信质量。然而许多寻优算法在校正时可能具有局限性:无模型的算法迭代次数多,有模型的算法校正精度低,因此同时提升算法的收敛速率和校正效果成为了自由空间光通信面临的关键技术问题。应用改进的Lukosz预校正模型算法可以快速校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用改进的自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(Adaptive cosine-decay Stochastic Parallel Gradient Descent,Ac SPGD)算法可以快速补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和Ac SPGD算法的混合模型算法,并将其应用于无波前传感自适应光学系统中校正湍流大气产生的畸变波前,仿真结果表明,混合模型算法的校正速率至少是常用的随机并行梯度下降算法的3倍,且校正精度比传统的Lukosz模型算法更高。对于提出的混合模型算法,本文还搭建了实验光路验证了它的有效性,并将其应用于大气激光信号传输中提升信噪比:利用Python&C语言的混合编程设计了一个多平台控制软件,实现无波前传感自适应光学系统的硬件驱动和算法调用;利用PWM电机控制旋转相位屏的转速来模拟动态变化的大气湍流;设计信号接收电路实现OOK调制的大气激光波形传输。实验结果表明,混合模型算法应用于无波前传感自适应光学系统中有效减小了光场波前的相位起伏,提高了远场光斑斯特列尔比,使自由空间光通信系统的信噪比提升了2.9 d B。
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