相干合成中的随机并行梯度下降算法性能研究

发布时间：2017-10-15 09:03

  本文关键词：相干合成中的随机并行梯度下降算法性能研究

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【摘要】：随机并行梯度下降算法(SPGD)是一种基于直接性能指标优化的相位控制方法,在自适应光学中有较好的适用性。该算法主要包含增益系数和随机扰动幅度两个可变参数,其取值对算法收敛性有很大的影响。对双边SPGD算法实现收敛时参数的取值要求进行研究,结合算法原理分析了算法参数的取值范围,并通过大量仿真实验找出所有使双边SPGD算法收敛的增益系数和随机扰动幅度值;得到随机扰动幅度的取值下限,理论和仿真分析了下限存在的原因及取值;在相干合成中存在相位噪声,研究了不同相位校正器参数的情况下可使算法收敛的参数的取值范围。
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【关键词】： 自适应光学 随机并行梯度下降算法 相位控制 梯度估计 相干合成
【基金】：上海航天创新基金(SAST2015090) 国家自然科学基金(11673079)
【分类号】：O43;TP301.6
【正文快照】： 现如今,光纤阵列技术在高功率激光合成、激光相控阵以及光学上变频综合孔径成像等领域的应用越来越广泛,而光在光纤中传输时会产生非线性效应且易受到外界干扰,从而使传输光的部分特性改变,引入相位噪声。在实际的相干合成系统中,相位噪声使光纤阵列各单元光束之间的相位差随

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本文编号：1036231