【摘 要】
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自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波前传感自适应系统实时性难以满足实用需求。基于深度学习复原波前的方法是通过输入远场光强图像直接求取像差,可以作为自适应光学系统的有效补充。文中通过数值模拟,证明了深度残差神经网络能够通
【机 构】
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国防科技大学前沿交叉学科学院,湖南长沙410073
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自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波前传感自适应系统实时性难以满足实用需求。基于深度学习复原波前的方法是通过输入远场光强图像直接求取像差,可以作为自适应光学系统的有效补充。文中通过数值模拟,证明了深度残差神经网络能够通过远场光斑直接预测波前相位的Zernike系数。实验验证了输入与重构波前相位之间校正后残差RMS为0.0
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星模拟器是为模拟真实的恒星物理特性而设计的,由于不同恒星的色温和星等不同,为了更真实地模拟恒星,需要星光光源模拟系统能够实现色温和星等大范围高精度可调.该系统由积分球、光源模块、控制模块以及光纤光谱仪构成闭环光源模拟系统.为保证出射光的均匀度,采用了溴钨灯和多种单色LED混光作为光源,用恒流驱动方式控制LED的输出亮度.引入量子行为粒子群算法作为光谱匹配算法,求解LED系数ai.随着迭代次数的增加,适应度函数的值达到最小,则色温和星等的模拟误差变小.经实验验证:实现了色温3000、4300、5500、65
数据处理技术的发展与进步是实现毫米级卫星激光测距(Satellite Laser Ranging,SLR)的重要保障。文中简要回顾了SLR技术的发展历程,阐述了数据处理技术在SLR的实际应用,着重介绍了国内外典型的数据处理算法及其发展脉络。同时,针对大地测量产品的应用需求,分析了目前SLR数据处理算法的适用性、稳定性及存在的问题。最后,针对激光测距的未来发展态势,提出了新一代SLR数据处理方法面临
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