强激光与粒子束, 2013, 25 (10): 2521, 网络出版: 2013-09-30   

基于随机并行梯度下降算法的光束相干合成技术

Coherent beam combining experiments based on stochastic parallel gradient descent algorithm
作者单位
1 中国工程物理研究院 高能激光科学与技术重点实验室, 四川 绵阳 621900
2 中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900
摘要
介绍了随机并行梯度下降算法的基本原理,对算法流程进行了仿真验证,并对其中随机扰动幅度和增益系数两个关键参数进行了仿真分析。分析结果表明,这两个参数存在一个最适区间,只有在此区间内取值时算法才能有效收敛。以仿真分析为依据开展了光纤激光的相干合成实验,结果表明光束相干合成效果显著,有效地验证了仿真分析的结果。
Abstract
The principle of stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm is introduced, and the algorithm flow is verified through simulation. Two critical factors, the stochastic perturbation and the gain coefficient, are especially analyzed. The simulation results show that there is a most appropriate interval for selecting the two factors. Only with the two factors selected in this interval, the algorithm can achieve the best convergence value. Based on the simulation results, the coherent beam combining experiments are carried out with fiber lasers, resulting in significant effect of beam combining. The experimental results prove the results of simulation above. In conclusion, the research results would improve the design of coherent beam combining experiments for high power laser in the future.

潘旭东, 贺喜, 雍松林, 张生帅, 田俊林. 基于随机并行梯度下降算法的光束相干合成技术[J]. 强激光与粒子束, 2013, 25(10): 2521. Pan Xudong, He Xi, Yong Songlin, Zhang Shengshuai, Tian Junlin. Coherent beam combining experiments based on stochastic parallel gradient descent algorithm[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2013, 25(10): 2521.

本文已被 2 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!