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自适应光学系统在自由空间光通信中的波前像差校正研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-24页
    1.1 课题研究背景及意义第10-14页
        1.1.1 自由空间光通信技术及其使用领域第10-12页
        1.1.2 存在的问题和解决办法第12-13页
        1.1.3 自适应光学技术在补偿波前像差中的研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 自由空间光通信系统发展现状第14-19页
        1.2.2 自适应光学系统的应用研究现状第19-21页
    1.3 主要研究内容第21-24页
第2章 自适应光学在自由空间光通信中像差校正原理第24-48页
    2.1 Kolmogorov湍流对于自由空间光通信的影响第24-29页
        2.1.1 Kolmogorov湍流模型第24-25页
        2.1.2 大气湍流对于自由空间光通信BER的影响第25-26页
        2.1.3 大气湍流对于耦合效率的影响第26-29页
    2.2 基于自适应光学的自由空间光通信系统结构简介第29-32页
        2.2.1 自适应光学系统第29页
        2.2.2 倾斜校正(APT)系统第29-32页
    2.3 传统自适应光学系统工作原理第32-41页
        2.3.1 Zernike多项式及系统性能指标第32-35页
        2.3.2 基本系统结构及工作原理第35-36页
        2.3.3 SH波前传感器和波前重构第36-39页
        2.3.4 变形反射镜DM和控制器第39-41页
    2.4 无波前传感自适应光学系统工作原理第41-46页
        2.4.1 基本系统结构及工作原理第41-42页
        2.4.2 model-free方法第42-44页
        2.4.3 model-based方法第44-46页
    2.5 本章小结第46-48页
第3章 传统自适应光学在自由空间光通信中的应用第48-70页
    3.1 改进型Kalman滤波算法在时延自适应光学系统中的应用第48-64页
        3.1.1 时延自适应光学系统时域控制模型第49-51页
        3.1.2 Kalman滤波算法第51-52页
        3.1.3 记忆衰退Kalman滤波算法第52-54页
        3.1.4 贯序Kalman滤波算法第54-56页
        3.1.5 U-D Kalman滤波算法第56-59页
        3.1.6 仿真实验分析第59-63页
        3.1.7 小结第63-64页
    3.2 改进型PI参数整定在自适应光学系统中的应用第64-70页
        3.2.1 时延自适应光学系统的频域模型第64-66页
        3.2.2 群智能优化算法在PI参数整定中的应用研究第66-67页
        3.2.3 仿真实验分析第67-69页
        3.2.4 小结第69-70页
第4章 无波前自适应光学在自由空间光通信中的应用第70-108页
    4.1 模拟退火算法第70-79页
        4.1.1 算法流程第70-72页
        4.1.2 算法收敛性及全局寻优特性第72-75页
        4.1.3 数值仿真分析第75-79页
    4.2 群智能优化算法第79-88页
        4.2.1 粒子群优化算法第79-80页
        4.2.2 改进混合蛙跳算法流程第80-82页
        4.2.3 仿真与实验分析第82-88页
    4.3 Zernike模式禁忌搜索算法第88-95页
        4.3.1 Zernike模式禁忌搜索算法流程第88-90页
        4.3.2 并行波前相位校正自适应光学系统结构第90-91页
        4.3.3 数值仿真分析第91-95页
    4.4 BP人工神经网络方法第95-106页
        4.4.1 传统model-based波前探测方法第96-98页
        4.4.2 利用BP人工神经网络探测波前像差第98-103页
        4.4.3 数值仿真分析第103-106页
    4.5 本章总结第106-108页
第5章 总结与展望第108-110页
参考文献第110-124页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第124-125页
后记和致谢第125页

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