变增益SPGD算法在光纤激光相干合成中的高效应用

"变增益随机并行梯度下降算法及其在相干合成中的应用" 本文主要探讨了一种改进的变增益系数自适应随机并行梯度下降（SPGD）算法，并将其应用于大阵列光纤激光的相干合成领域。在光纤激光相干合成中，通过调整增益系数，可以有效地优化算法的性能，提高合成光束的质量和合成效率。 首先，变增益系数SPGD算法的核心是其动态调整增益系数的能力。传统的固定增益系数SPGD算法在处理复杂的优化问题时可能会遇到收敛速度慢、控制带宽有限的问题。而变增益系数的策略则能够根据算法的运行状态实时调整，从而加速收敛过程，扩大控制带宽，这在多组束光纤激光相干合成中显得尤为重要。 文中通过数值计算和实验对比，展示了在7束光纤激光相干合成中，变增益系数SPGD算法相较于固定增益系数算法的优势。具体表现为更快的收敛速度，这意味着在达到理想合成效果所需的时间更短，同时，该算法的高控制带宽使得它能够应对更复杂的情况，适应更多的合成光束。 此外，进一步的实验验证了这种方法在更大规模的光纤激光阵列锁相中的应用潜力。在37束、91束和100束光纤激光阵列中，采用自适应SPGD算法分别提高了收敛速率37.8%、63.8%和75.0%，这些数据明确地表明，随着合成路数的增加，变增益系数策略的优势更为显著，为大阵列光束相干合成提供了有效且高效的解决方案。 关键词涉及的领域包括相干光学、光纤激光、光束合成和激光阵列。其中，相干光学关注的是光波的相位关系，如何通过控制这些关系来实现高质量的光束合成。光纤激光器是一种利用光纤介质产生激光的技术，其在相干合成中的应用具有高亮度、高稳定性等优点。光束合成是将多个激光束合并为一个更强大或更优化的光束的过程，这在激光技术和光学研究中有着广泛的应用。激光阵列则涉及到多个独立的激光源协同工作，以实现更大的输出功率或者更特殊的光束特性。 这项研究为光纤激光相干合成提供了新的优化工具，变增益系数自适应SPGD算法有望成为未来大阵列光纤激光系统设计的关键技术，对于提升整体系统的性能和拓展其应用范围具有重要意义。