随机梯度法优化稀疏孔径系统活塞自适应校正：高精度与低成本

本文主要探讨了随机平行梯度下降算法在稀疏光圈系统中的应用，针对的是光路修正（piston correction）这一关键问题，尤其是在高分辨率成像中减少体积和重量的需求。传统的稀疏光圈系统通过控制活塞的移动来实现对光程差的微调，这是一项至关重要的闭环控制技术，目标是确保光程差控制在一个波长的很小一部分范围内，从而达到理想的图像清晰度。 作者们提出了一种创新的自动定相方法，利用随机并行梯度下降算法来优化图像质量。这种方法避免了传统方案中可能依赖额外光学元件的局限性，而是通过迭代地命令活塞执行器来进行系统同步。这意味着系统可以在不增加复杂性的前提下，通过对活塞动作进行智能化控制，实现对不同光源（包括激光和白光）以及扩展物体的精确聚焦。 首先，通过数值仿真验证了该算法的有效性和性能。这些模拟结果显示了新方法在理论上能够有效提高系统稳定性，并且对于实际应用具有可行性。接着，作者们在双目望远镜试验台上进行了实验验证，进一步证实了所提出的活塞校正闭环控制策略在实际操作中的效果。实验结果表明，不论光源类型还是成像对象的复杂性，该算法都能提供一致的高质量图像。 这项研究的重要贡献在于，它将并行优化算法与稀疏光圈系统的自适应活塞控制相结合，开辟了一条高效、紧凑的高分辨率成像路径，对于未来光学设计和小型化光学设备的研发具有重要意义。同时，它也为光路控制和自动化定相技术提供了新的思考方向，可能推动相关领域如遥感、天文观测和显微成像等的发展。