无波前传感器的SPGD自适应校正提升无线光通信性能

无波前传感器的自适应光学校正是一种先进的技术，针对激光在大气湍流传输过程中遇到的波前畸变问题进行有效的解决方案。这种技术主要利用随机并行梯度下降（SPGD）算法，这是一种优化算法，旨在最小化系统的目标函数，即远场畸变光斑的光强值。激光经过大气传输后，由于湍流导致的像差会对无线光通信系统的性能产生负面影响，如降低信噪比，即斯特列尔比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）。 在传统的自适应光学系统中，通常依赖于复杂的波前传感器来实时监测和纠正畸变。而无波前传感器的系统则避免了这部分硬件，通过计算和预测的方式实现光的校正。SPGD算法通过迭代优化过程，寻找最佳的光路调整参数，以减小畸变并提升光束质量。 模拟结果显示，使用SPGD算法进行校正后，系统的斯特列尔比显著提高，从0.15提升到了0.81，表明系统的信号强度得到了大幅度增强，而远场光斑的能量分布也变得更加集中，这有利于改善通信系统的数据传输效率。实验验证部分，通过对CCD相机探测到的远场畸变光斑光强值的测量，发现中心900个像素点的灰度均值分别从26.5、44.6、110.6提升到了77.2、93.4、208.5，斯特列尔比数值也相应提升，显示出校正效果的明显改善。 中心光强值的增加和光斑能量的会聚，不仅验证了算法的有效性，而且证实了与理论预测的一致性。这些改进对于提高无线光通信系统的稳定性和可靠性至关重要，尤其是在自由空间通信、光纤通信等领域，无波前传感器的自适应光学校正技术具有广阔的应用前景。 总结来说，无波前传感器的自适应光学校正技术是大气光学和自适应光学领域的创新，它通过随机并行梯度下降算法，实现了对大气湍流影响下的激光波前畸变的高效校正，这对于提升光通信系统的性能和可靠性具有重要的实际意义。未来的研究将继续深入探索这种技术的优化方法和应用边界，以期在实际工程中得到更广泛的应用。