【摘 要】
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提出了一种基于深度卷积神经网络估算大气湍流折射率结构常数C_n~2的方法。将湍流影响下的高斯光束光斑图像作为神经网络的输入,利用深度卷积神经网络提取图像的特征信息,得到C_n~2大小,并采用平均绝对误差、平均相对误差、均方根方差和相关系数四个统计量来衡量模型的估算效果。结果表明,该模型能够根据湍流影响下的高斯光束光斑图像对C_n~2进行估算,当迭代500次时,相关系数为99.84%,各项误差均在2
【机 构】
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国防科技大学脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037;电子制约技术安徽省重点实验室,安徽合肥230037
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提出了一种基于深度卷积神经网络估算大气湍流折射率结构常数C_n~2的方法。将湍流影响下的高斯光束光斑图像作为神经网络的输入,利用深度卷积神经网络提取图像的特征信息,得到C_n~2大小,并采用平均绝对误差、平均相对误差、均方根方差和相关系数四个统计量来衡量模型的估算效果。结果表明,该模型能够根据湍流影响下的高斯光束光斑图像对C_n~2进行估算,当迭代500次时,相关系数为99.84%,各项误差均在2%左右。该模型在大气湍流特性分析及大气湍流强度估算等领域有一定应用价值。
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