地面层自适应光学系统多颗激光导引星位置优化研究

发布时间：2024-02-22 19:36

　　对地面层自适应光学系统而言,多采用呈正多边形排列的多颗激光导引星星座作为参考来测量大气湍流对系统的影响。针对多颗激光导引星应当如何排布的问题,本文采用简化的地面层自适应光学几何模型作为系统性能评价函数,通过遗传算法优化获得不同湍流廓线下导引星的最优分布。同时,采用多进程、Numba库和多线程提高海量大气湍流廓线下对整个系统性能的估计速度。利用上述方法,以一个视场为14′的地面层自适应光学系统为例,用实测的大气湍流廓线数据分析了不同天文观测台址下湍流廓线与最优位置分布的关系。研究结果表明,同一台址下不同数目导引星的最优位置分布差异不大,其统计最优位置均呈中心一颗或角半径接近视场边缘的正多边形分布;不同台址下的导引星最优位置分布差异明显;大气湍流廓线测量的空间分辨率直接影响系统性能评价结果:其测量结果中的等效层数越多,导引星位置分布越接近规则的多边形。

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【部分图文】：

图1地面层自适应光学系统简化几何模型图

在高度为h的大气湍流层，设该层的WF为Φ(h)，即：其中：Φde、Φfal分别为N个激光导引星各自在该层目标区域之内和区域之外产生的WF之和，Φoverlap为所有导引星在目标区域之内重叠产生的WF之和。C为多颗激光导引星同时采样同一位置波面时，每颗导引星对波前测量的贡献度。本文....

图2遗传算法流程图

导引星位置数据的变异方式采用实值突变，同时为了避免变异过程中使解陷入局部最优解，变异概率不宜太大，本文选为0.1，其变异示意图如图4所示，图中共有三个坐标值发生了变异，将变异后的坐标重新作为下一轮的父代坐标。图3遗传算法中染色体的重组过程

图3遗传算法中染色体的重组过程

图2遗传算法流程图3.2.3适应度计算

图5遗传算法中不同子种群数目的收敛效果

子种群数目的多少与最优解的结果和计算时间息息相关。图5表示了不同子种群数目迭代了100次的收敛情况，图中不同颜色曲线依次代表子种群数目为20,30,40,50,100，不同数目的计算在60代附近都达到收敛状态。虽然子种群数目越多，信息增益越大，但是运算时间也越长。本文主要考虑多个....

本文编号：3907155