【摘 要】
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基于随机并行梯度下降(stochastic parallel gradient descent algorithm, SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的
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基于随机并行梯度下降(stochastic parallel gradient descent algorithm, SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。本文介绍了随机并行梯度下降算法的并行化处理,利用GPU(Graphic processing unit)并行计算提高校正系统的收敛速度。在实验中选用CCD相机采集的实时光斑形心的周围400个像素均值作为系统性能指标,利用GPU多线程运算对性能指标求解过程和变形镜控制电压向量更新过程进行加速处理。室内实验和外场相干光实验结果表明,时间加速比最大达到了8.6,斯特列尔比(strehl ratio,SR)则达到了0.8以上,即GPU加速的波前校正系统的收敛速度提升的同时也保证了校正效果。
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