自适应光学系统变形镜控制电压预测

史晓雨; 冯勇; 陈颖; 谭治英; 李新阳

doi:10.3788/HPLPB20122406.1281

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自适应光学系统变形镜控制电压预测

doi: 10.3788/HPLPB20122406.1281

1.
电子科技大学计算机科学与工程学院, 成都 61 1 731 ;
2.
中国科学院成都计算机应用研究所, 成都 61 0041 ;
3.
中国科学院光电技术研究所, 自适应光学重点实验室, 成都 61 0209

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出版历程
- 收稿日期: 2011-08-10
- 修回日期: 2011-12-26
- 刊出日期: 2012-06-15

自适应光学系统变形镜控制电压预测

1.
School of Computer Science and Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China;
2.
Chengdu Institute of Computer Application,Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610041,China;
3.
Key Laboratory on Adaptive Optics,Institute of Optics and Electronics,Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610209,China

摘要

摘要:
在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中，利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象，通过数值仿真方法，研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现，预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响，并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明，基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。
- 自适应光学 /
- 非线性预测控制 /
- Levenberg-Marquardt学习算法 /
- 最小递归二乘法
Abstract:
在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中，利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象，通过数值仿真方法，研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现，预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响，并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明，基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。
- adaptive optics /
- nonlinear prediction control /
- levenberg-marquardt learning algorithm /
- recursive least square algorithm