【摘 要】
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探测波前相位信息是实现自适应光学波前补偿的关键,使用卷积神经网络(CNN)代替波前传感器进行波前重构,系统简单易于实现,同时重构过程不依赖迭代运算,快速实时。为准确提取远场中的波前特征,CNN需要事先使用大量样本进行训练。研究中根据4～30阶大气湍流泽尼克像差系数与其远场强度的对应关系,仿真制作样本数据集,训练CNN从输入的一帧远场图像中预测出畸变波前的泽尼克像差系数,重构原始波前。验证结果表明,
【机 构】
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中国工程物理研究院应用电子学研究所,中国工程物理研究院研究生院
【基金项目】
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中国工程物理研究院创新发展基金项目(CX2020033),国防科技创新特区课题项目(193A221011101)。
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探测波前相位信息是实现自适应光学波前补偿的关键,使用卷积神经网络(CNN)代替波前传感器进行波前重构,系统简单易于实现,同时重构过程不依赖迭代运算,快速实时。为准确提取远场中的波前特征,CNN需要事先使用大量样本进行训练。研究中根据4～30阶大气湍流泽尼克像差系数与其远场强度的对应关系,仿真制作样本数据集,训练CNN从输入的一帧远场图像中预测出畸变波前的泽尼克像差系数,重构原始波前。验证结果表明,该方法能快速实时地还原出波前相位信息,重构波前较原始波前具有极高的波面吻合度和较小的残差剩余量,有望实现
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