基于二阶学习算法的神经网络在自适应光学系统变形镜电压预测中的性能优化

在本文中，作者探讨了一种基于神经网络技术的创新方法，用于校正大气湍流畸变波前像差的自适应光学系统中，特别是针对变形镜控制电压的预测。这项研究着重于减少自适应光学系统中的时间延迟误差，这是由于大气湍流和伺服系统的响应延迟所引起的挑战。 具体来说，研究者采用了二阶学习算法驱动的二层反向传播（BP）神经网络模型，针对受到横向风影响的大气湍流数据进行了模拟。这种方法通过训练网络来捕捉大气湍流波动的模式，并预测未来的控制电压需求，从而提前调整变形镜，降低延迟效应导致的像质损失。回溯帧数，即网络参考的历史数据长度，以及学习速率，这两个参数对预测精度有着显著影响，它们被细致地研究并优化以提升预测性能。 与传统的最小递归二乘（RLS）算法进行了比较，结果显示，基于二层BP神经网络的预测方法能够更有效地减小因伺服延迟而产生的误差。这表明，神经网络模型在处理复杂动态系统如自适应光学系统时，具有更好的适应性和预测能力，能够实时调整控制策略，从而提高整个系统的稳定性和效率。 总结起来，本研究为自适应光学系统设计提供了一种新型的、有效的控制电压预测策略，利用神经网络技术有望减少时间延迟误差，对于提升自适应光学系统的整体性能具有重要意义。未来的研究可能进一步探索不同类型的神经网络结构和优化策略，以进一步提升预测精度和系统的实时性。