自适应权重迭代算法优化远场平顶激光束整形

本文主要探讨了一种基于自适应权重的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）迭代算法，用于实现远场平顶激光束整形。该算法是 Gerchberg-Saxton 投影优化思想的延伸，但与传统方法不同，它引入了创新的自适应权重策略来优化远场幅度的计算。这种策略使得算法能够更有效地聚焦激光能量，提高光束整形的精度。 研究者们首先以方形平顶强度分布的光束整形为例，展示了算法的有效性。通过100次迭代，该方法能够将93.89%的入射激光能量集中在目标区域内，而且量身定制的平顶强度分布的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）仅为0.0094，显示出极高的聚焦性能。值得注意的是，仅需20次迭代，该算法就能将激光能量集中度提升到超过90%，并且RMSE降低到小于0.05，这表明其收敛速度快且结果精确。 此外，文章还进一步验证了该方法在处理具有可变形状或直径的平顶相位分布光束整形时的通用性。这表明该算法不仅适用于固定结构的光束整形，还能灵活适应不同类型和参数的激光光束设计需求，对于实际应用中的动态调整具有重要意义。 这项工作在激光束成形技术领域做出了重要贡献，特别是通过自适应权重迭代算法提高了平顶光束整形的效率和精度，对光学工程师和相关领域的研究人员来说，这是一种实用且高效的方法，可以应用于光通信、光学加工、精密测量等众多领域。