基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法，属于自由空间光通信技术领域。目的是解决现有的夏克哈特曼传感器光斑质心定位方法存在着质心定位精度较低以及重构效果较差的问题。该方法包括以下步骤：步骤1：将CCNN算法作为SHWFS光斑质心预测算法；步骤2：将性能优化后的SHWFS应用到AO系统，来校正FSOC系统由大气湍流干扰产生的波前像差。本发明专利技术的基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法，使用光斑质心位置预测精度更高的CCNN算法应用到FSOC系统中。仿真结果表明，该算法使得夏克哈特曼传感器拥有更优的波前重构能力，提高了FSOC系统的混频效率并降低了误码率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自由空间光通信，特别涉及一种基于ccnn算法的ao系统夏克哈特曼传感器优化方法。

技术介绍

1、自由空间光通信(free space optical communication，fsoc)是一种以激光为载体，大气为信道的无线通信方式。fsoc具有较高的保密性，强大的抗电磁干扰能力，更高的信道利用率与更快的传输速率等优点，是无线通信领域重要的研究热点之一。fsoc系统在星地通信、星间通信、边防海防、“最后一公里”、紧急救灾通信等军事民事领域应用广泛。

2、目前，在fsoc系统中，相较于采用强度调制/直接探测方式的传统fsoc系统，相干fsoc(coherent free space optical communication,cfsoc)系统因其具有调制方式灵活、探测灵敏度高以及信道选择性好等优势，已经成为fsoc领域中广泛研究和应用的技术之一。然而，当激光信号经过大气通道传输时，会受到大气湍流的影响而导致光束产生波前像差、发散、漂移等现象，最终导致fsoc的混频效率(mixing efficiency,me)降低，误码率(bit 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，步骤1具体为：利用卷积层提取图像特征，学习到的特征作为输入进入全连接层，网络输出预测光斑质心坐标。

3.根据权利要求1所述的基于CCNN算法的AO系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，步骤1中具体为：在保角映射部分，对传统光斑Itra上采样随后共形映射生成Icon；在卷积神经网络部分，将生成的Icon输入到网络中预测光斑质心坐标。

4.根据权利要求1所述的基于CCNN算法的A...

【技术特征摘要】

1.一种基于ccnn算法的ao系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ccnn算法的ao系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，步骤1具体为：利用卷积层提取图像特征，学习到的特征作为输入进入全连接层，网络输出预测光斑质心坐标。

3.根据权利要求1所述的基于ccnn算法的ao系统夏克哈特曼传感器优化方法，其特征在于，步骤1中具体为：在保角映射部分，对传统光斑itra上采样随后共形映射生成icon；在卷积神经网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：李芊，刘维，石文孝，毛勇名，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：