SPGD算法光束净化：光强起伏对校正效果的分析与对策

"本文主要探讨了SPGD算法在光束净化中的应用，以及光强起伏对校正效果的影响。研究发现，光强起伏和噪声干扰会显著影响无波前传感自适应光学系统的校正性能，尤其是在光强起伏频率高于算法扰动频率时。然而，在低频光强变化条件下，SPGD算法表现出较好的抗干扰能力。为了改善这一状况，作者提出了使用桶中功率作为系统性能评价函数的光束净化策略，通过理论分析和实验验证，该方案能有效消除光强起伏和噪声对校正效果的不利影响，从而达到更接近校正极限的理想状态。" 在光学领域，光束净化是提升高能激光质量的关键技术之一。随机并行梯度下降(SPGD)算法作为一种优化工具，被用于补偿激光波前畸变，特别是在无波前传感自适应光学系统中，它可以不受某些特定波前畸变条件的限制，如闪烁效应。然而，激光器的光强波动和环境噪声是不可避免的干扰因素，它们会降低算法的校正效果。 文章详细分析了光强起伏与噪声对SPGD算法校正效果的相互作用。当光强起伏的频率高于算法扰动频率时，系统性能会随着光强变化的增加而下降，这表明在高频干扰下，算法的稳定性受到挑战。相反，在低频光强变化条件下，SPGD算法展现出相对较强的抗干扰性，能在一定程度上维持良好的校正效果。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种新的策略，即使用桶中功率作为系统性能评价函数。这一方法的原理是利用桶中功率来衡量光束的质量，从而更好地反映光强起伏对系统性能的实际影响。理论分析和实验结果显示，这种基于桶中功率的光束净化方案可以显著削弱光强起伏和噪声对校正效果的负面影响，使校正性能接近理论上的最优值。 该研究为理解和改善自适应光学系统在实际操作中的性能提供了有价值的方法，尤其是在面对光强起伏等复杂环境因素时。通过采用更适应环境变化的评价函数，可以实现更为精确和稳定的光束净化，这对于激光技术在诸如通信、医疗、军事等多个领域的应用具有重要意义。