基于混合優(yōu)化算法的分塊鏡共相位誤差校正
本文關(guān)鍵詞:基于混合優(yōu)化算法的分塊鏡共相位誤差校正
更多相關(guān)文章: 成像系統(tǒng) 自適應(yīng)光學(xué) 分塊鏡 共相位誤差 混合優(yōu)化算法 隨機并行梯度下降 遺傳算法
【摘要】:對采用分塊拼接式主鏡的大口徑空間望遠鏡,有必要研究適合在軌應(yīng)用的共相位誤差校正方法。以像清晰度函數(shù)作為評價函數(shù),通過仿真分析了單色光和白光照明2種情況下分塊鏡共相位誤差與評價函數(shù)的變化關(guān)系。仿真結(jié)果表明:采用單色光照明時,分塊鏡平移誤差校正的動態(tài)范圍小于0.5λ;采用白光照明時,評價函數(shù)存在局部極值,必須采用全局最優(yōu)化算法。仿真結(jié)果表明,當(dāng)平移誤差大于0.5λ時,采用隨機并行梯度下降(SPGD)算法易陷入局部極值,而采用遺傳算法(GA)可以搜索到全局最優(yōu)解,但迭代速度較慢。提出了采用基于SPGD算法和遺傳算法的混合優(yōu)化算法校正分塊鏡共相位誤差。當(dāng)平移誤差在[-λ,+λ]范圍內(nèi)時,混合優(yōu)化算法的校正精度可優(yōu)于10 nm。
【作者單位】: 北京理工大學(xué)光電學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 成像系統(tǒng) 自適應(yīng)光學(xué) 分塊鏡 共相位誤差 混合優(yōu)化算法 隨機并行梯度下降 遺傳算法
【基金】:教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20131101120023)
【分類號】:TH743
【正文快照】: 1引言增大口徑是提高望遠鏡分辨率的根本途徑。受整鏡加工能力和其他客觀因素的制約,目前大口徑地基和空間望遠鏡往往采用分塊拼接式主鏡,例如含36分塊鏡的10 m凱克望遠鏡,含798分塊鏡的39 m歐洲極大望遠鏡(E-ELT),含18分塊鏡的6.5 m詹姆斯-韋伯空間望遠鏡(JWST)等。采用分塊
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,本文編號:945855
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