自适应光学随机并行优化控制技术及其应用

前言
第一篇 综述及基本理论介绍
第1章 综述
1．1 自适应光学的基本概念
1．2 自适应光学发展概况
1．2．1 自适应光学理论发展概况
1．2．2 自适应光学技术应用
1．2．3 我国自适应光学技术的研究概况
1．3 无波前探测自适应光学技术发展概况
1．3．1 第一阶段：20世纪70～80年代
1．3．2 第二阶段：20世纪90年代后期至今
1．4 随机并行梯度下降控制技术发展和应用现状
1．5 本书主要内容
参考文献
第2章 随机并行梯度下降算法基本理论
2．1 无波前探测自适应光学系统的特点与最优化方法
2．2 随机近似类算法：同时扰动随机近似算法
2．3 神经网络应用中随机误差下降算法
2．4 自适应光学系统中梯度下降类算法
2．4．1 顺序梯度下降算法
2．4．2 多元高频振动算法
2．4．3 随机并行梯度下降算法
2．5 SPGD算法收敛性分析
2．6 SPGD算法收敛速度分析
2．7 SPGD算法稳定性分析
2．8 本章小结
参考文献
第二篇 基于SPGD控制算法的AO系统基本性能研究
第3章 SPGD控制算法静态畸变校正仿真与分析
3．1 仿真模型介绍
3．2 静态波前畸变生成
3．3 目标函数分析模块
3．4 波前校正器
3．5 SPGD算法模块
3．6 仿真结果与分析
3．6．1 算法收敛性验证
3．6．2 对同一种畸变取不同扰动幅度和增益系数
3．6．3 固定增益和随机扰动幅度对不同程度畸变的适应情况
3．6．4 自适应增益
3．7 本章小结
参考文献
第4章 几种随机并行优化算法在A0系统中应用的比较
4．1 基于随机并行优化算法的自适应光学系统仿真模型
4．2 随机并行优化算法介绍
4．2．1 随机并行梯度下降算法
4．2．2 遗传算法
4．2．3 模拟退火算法
4．2．4 模式提取算法
4．3 仿真结果
4．3．1 各算法参数的选取
4．3．2 收敛速度
4．3．3 校正效果
4．3．4 局部极值
4．4 讨论与分析
4．5 本章小结
参考文献
第5章 32单元变形镜SPGD控制算法实验研究
5．1 实验装置
5．2 目标函数的选取
5．3 随机并行梯度下降算法
第6章 基于SPGD算法的自适应光学带宽分析
第7章 基于SPGD算法自适应光学系统中的目标函数
第三篇 基于SPGD控制算法的AO系统性能优化
第8章 基于Zernike模式的AO系统优化
第9章 SPGD算法中随机扰动信号的统计优化
第10章 Zernike模式法实现DM和TM的解耦控制
第11章 分段随机扰动用于SPGD算法优化
第12章 基于Hadamard模式的SPGD算法优化
第四篇 基于SPGD控制算法的AO系统应用
第13章 扩展目标成像校正
第14章 成像噪声对扩展目标成像校正效果的影响
第15章 焦斑形态控制
第16章 激光器光束净化
第17章 光纤激光相干合成系统仿真
第18章 倾斜像差对光纤激光相干合成的影响与模拟校正
第19章 基于倾斜控制的光纤激光相干合成实验
第20章 基于目标在回路的光纤激光相干合成实验