【摘 要】
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涡旋光束经过大气湍流时,其波前会发生畸变,因此需要对畸变的波前进行校正.无波前传感器的波前畸变校正系统基于随机并行梯度下降算法,可以实现对波前畸变的校正,但算法的收
【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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涡旋光束经过大气湍流时,其波前会发生畸变,因此需要对畸变的波前进行校正.无波前传感器的波前畸变校正系统基于随机并行梯度下降算法,可以实现对波前畸变的校正,但算法的收敛速度及稳定性受随机扰动电压的影响.结合深度学习理论中改进的梯度下降算法,对随机并行梯度下降算法中随机扰动电压的迭代方式进行调整,并分析不同湍流强度下改进型算法的校正效果.仿真结果表明:在弱湍流条件下,需优先选择基于RMSprop的改进型算法;而在中等湍流和强湍流条件下则需要结合实际需求从算法的稳定性、性能评价函数大小以及收敛速度等方面考虑,选择合适的校正算法.
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