基于改进型粒子群优化算法的畸变光斑校正仿真研究
摘要
相干探测激光雷达作为一项重要的光学探测技术，在实际应用中面临着大气湍流的影响：大气湍流会导致光斑发生畸变，从而降低探测性能。为解决这一问题，笔者提出了基于改进型粒子群优化算法的畸变光斑校正方法。该方法通过引入Metropolis准则以一定的概率接受劣质解，达到了更高的收敛极限。另外，改进型粒子群优化算法对惯性参数的取值不敏感。对于不同的惯性参数，随着迭代次数增加，所提算法最终都能够达到相同的收敛极限，这说明改进型粒子群优化算法的鲁棒性较好。在中强湍流和强湍流下，对比分析了随机并行梯度下降（SPGD）算法、粒子群优化（PSO）算法和改进型PSO算法的校正结果。仿真结果表明：在收敛速度方面，SPGD算法用时最长，其次是PSO算法，改进型PSO算法用时最短。在收敛极限方面，对于中强湍流，三种算法都能够使斯特列尔比提高到0.8以上，可以认为畸变校正达到了理想效果；对于强湍流，SPGD、PSO和改进型PSO算法使斯特列尔比分别提高了1.2、2.6、3.2倍（与校正前相比）。综合来看，相比SPGD和PSO算法，改进型PSO算法更有利于提高相干探测激光雷达的性能，尤其是在强湍流条件下。
引用本文（GB/T 7714）
刘珍 Liu Zhen, 竹孝鹏 Zhu Xiaopeng, 毕德仓 Bi Decang, 等. 基于改进型粒子群优化算法的畸变光斑校正仿真研究[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024.
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