[发明专利]基于随机并行梯度下降算法的无波前探测器自适应光学系统无效

专利信息
申请号: 200810105924.2 申请日: 2008-05-07
公开(公告)号: CN101266334A 公开(公告)日: 2008-09-17
发明(设计)人: 刘家国;俞信;胡新奇;赵磊;张晓芳;李林 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G02B26/06 分类号: G02B26/06
代理公司: 北京理工大学专利中心 代理人: 张利萍
地址: 100081北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及基于随机并行梯度下降算法的无波前探测器自适应光学系统,由成像传感器、波前校正器及其驱动电路、随机并行梯度下降算法等组成。系统工作时,由成像传感器实时探测由畸变波前产生的模糊像斑或图像,通过随机并行梯度下降算法得到使像斑或图像清晰的波前校正器对应的控制电压,并通过驱动电路施加到波前校正器上,使波前校正器产生去除波前畸变的补偿量,如此反复工作,使波前误差得到校正,获得理想的成像效果。基于随机并行梯度下降算法的自适应光学系统无需波前探测器,也不需要测量波前校正器的影响函数,具有结构简单,体积小,重量轻,光能利用率高等优点。
搜索关键词: 基于 随机 并行 梯度 下降 算法 无波前 探测器 自适应 光学系统
【主权项】:
1、一种基于随机并行梯度下降算法的无波前探测器自适应光学系统,其特征在于:该系统由成像传感器(1)、波前校正器(2)、波前校正器驱动电路(3)、随机并行梯度下降算法(4)以及计算机(5)构成,其中成像传感器(1)由成像透镜(6)和CCD(7)组成;在自适应光学系统工作时,首先由CCD(7)采集一帧图并传给计算机(5),由计算机(5)计算像斑或图像评价函数,然后由SPGD算法控制计算机(5)输出一个随机扰动信号,扰动信号经波前校正器驱动电路(3)放大后施加到波前校正器(2)上,由于波前校正器(2)的控制电压改变,它的形状发生变化,导致入射光波通过成像透镜(6)后成在CCD(7)上的像斑或图像发生改变,此时由CCD(7)再采集一帧(数据)图像并传给计算机(5),由计算机(5)再次计算像斑或图像评价函数,SPGD算法根据计算机(5)两次计算的像斑或图像评价函数的变化估计优化的梯度方向,并控制计算机(5)以合适的增益沿估计的梯度方向输出波前校正器(2)的控制电压,该电压经波前校正器驱动电路(3)放大后施加到波前校正器(2)上,完成一次迭代;如此反复进行直至波前畸变被完全校正,获得理想的成像效果。
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  • 2020-12-11 - 2022-08-05 - G02B26/06
  • 本发明公开了一种带有变形补偿的变形镜单元及变形镜系统.本发明一种带有变形补偿的变形镜单元,包括单变形镜片、极头、驱动器和基座。多个驱动器均安装在基座。驱动器能够自动伸缩;各驱动器的外端均固定有极头;极头的外端端面上开设有多个盲孔。单变形镜片的背面与各个极头的外端固定。单变形镜片上设置有多个通孔。通孔的孔径为1~100nm。本发明通过在单变形镜片上开设纳米级通孔,由于通孔的直径小于变形镜的单元间隙,故通孔提高散热性能的同时对变形镜的性能几乎无影响。本发明通过设置多层且十字型流道与圆形流道相结合的散热流道,能够充分降低单变形镜片的温度。
  • 一种基于全光神经网络的自适应光学系统-202011184212.1
  • 胡东霞;耿远超;黄晚晴;王德恩;刘兰琴;王文义;张颖;孙喜博 - 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
  • 2020-10-30 - 2022-07-01 - G02B26/06
  • 本发明涉及一种基于全光神经网络的自适应光学系统,属于自适应光学系统技术领域,包括全光神经网络解算器、光伏转换阵列和高压放大器,本发明采用由光学衍射板构成的全光神经网络解算器对目标光束进行解算调制,转换为驱动变形镜的光信号,替代传统自适应光学系统中的波前传感、信号解算、数模转换等器件,其响应带宽可达到KHz量级,能够满足非合作目标场景下的高带宽波前控制要求,同时,由光路取代了传统的电路,以极低功耗和极高的响应速度实现目标光束至变形镜驱动电信号的运算,达到实时波前校正的效果,可应用于军事等对光束波前校正有高响应带宽要求的场景中。
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