光纤激光相干合成的SPGD算法：理论与实验

本文详细探讨了随机并行梯度下降（SPGD）算法在光纤激光相干合成领域的应用。光纤激光相干合成是一种技术，旨在通过合并多个激光束以提高整体光束的质量和能量。随机并行梯度下降算法是优化问题中的一个有效工具，尤其适用于处理大规模并行计算和数据密集型问题。 在光纤激光相干合成中，SPGD算法被用来调整各个激光束的相位，以达到最佳的相干性。作者通过数值模拟方法，对相干合成实验中的关键参数进行了优化，包括算法的评价函数和扰动电压分布。实验结果显示，通过DSP（数字信号处理器）实时执行SPGD算法，可以精确控制各路光束的相位，实现多路瓦量级保偏光纤放大器输出光束的相干合成。 具体实验中，采用三路光纤激光进行了相干合成，利用SPGD算法的控制，系统闭环性能显著提升。实验数据显示，合成光束在目标圆孔内的能量提升了2.62倍，合成效率达到了理想情况的87%，并且远场光斑的对比度达到85%。这些成果表明，SPGD算法在实际应用中能有效地改善光纤激光的相干性和能量输出。 关键词涵盖自适应光学、光纤激光器、相干合成以及SPGD算法，显示了该研究的多学科交叉性质。通过这种技术，未来可能进一步提升光纤激光系统的综合性能，应用于高精度加工、远程探测和高能激光系统等领域。 随机并行梯度下降算法为光纤激光相干合成提供了一种高效且灵活的优化策略，有助于实现更高性能的激光系统。这一研究对于推动光纤激光技术的发展具有重要意义，不仅在理论层面提供了新的见解，还在实验上验证了其实际可行性。