群智能优化算法在基于自适应光学的FSO系统中的应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 空间光通信的发展历史 | 第11-12页 |
| 1.3 空间光通信的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 基于自适应光学的FSO通信系统的分类 | 第15-17页 |
| 1.5 论文主要内容和章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 实验平台和理论基础 | 第18-30页 |
| 2.1 实验平台介绍 | 第18-20页 |
| 2.1.1 激光信号源 | 第18页 |
| 2.1.2 变形镜 | 第18-19页 |
| 2.1.3 高速相机 | 第19-20页 |
| 2.2 大气湍流对FSO通信系统性能影响 | 第20-21页 |
| 2.3 FSO系统性能评价指标 | 第21-24页 |
| 2.3.1 实验常用性能评价指标 | 第21页 |
| 2.3.2 光纤耦合效率 | 第21-22页 |
| 2.3.3 本实验采用的评价指标 | 第22-24页 |
| 2.4 基于无波前传感自适应光学的优化算法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 SPGD算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 PSO算法 | 第25页 |
| 2.4.3 SFLA算法 | 第25-27页 |
| 2.4.4 MSFL算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 群智能优化算法 | 第30-48页 |
| 3.1 波前像差的引入 | 第30-31页 |
| 3.2 PSO算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 PSO算法对波前畸变的补偿效果 | 第32-34页 |
| 3.2.2 个体数目对PSO算法补偿效果的影响 | 第34-36页 |
| 3.3 SFLA算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 SFLA算法对波前畸变的补偿效果 | 第37-39页 |
| 3.3.2 个体数目对SFLA算法补偿效果的影响 | 第39-41页 |
| 3.4 MSFL算法 | 第41-46页 |
| 3.4.1 MSFL算法对波前畸变的补偿效果 | 第42-44页 |
| 3.4.2 个体数目对MSFL算法补偿效果的影响 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 不同优化算法的补偿效果比较 | 第48-58页 |
| 4.1 SPGD算法 | 第48-49页 |
| 4.2 SPGD算法对波前畸变的补偿效果 | 第49-52页 |
| 4.3 对于不同初始相差优化算法补偿效果 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简介及在学期间的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
