CN101614883A - 基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法。基于随机并行梯度下降(SPGD)算法，综合数字图像处理技术，通过对光束控制器进行闭环控制，使得系统性能评价函数取得极值，实现多光束共靶瞄准。整个系统包括激光源阵列1、光束控制器阵列2、分束器3、靶目标4、成像器件5、性能评价函数产生器6、随机并行梯度下降算法控制器7。该多光束共靶瞄准控制方法，空间扫描范围广，精度高，能够同时实现多光束的共靶瞄准，在卫星跟踪、惯性约束核聚变、定向能技术等领域有广泛应用前景。

Description

基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法

技术领域

本发明涉及一种光束控制方法，尤其是一种基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法。

背景技术

在卫星跟踪、天文观测、惯性约束核聚变、定向能技术等领域，光束瞄准控制得到了广泛的应用。传统的光束瞄准系统中，大都是基于单光束瞄准控制的，在许多应用中，如激光非相干合成、惯性约束核聚变等，需要多光束瞄准同一靶点(即共靶瞄准)。

发明内容

本发明提供了一种基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法。该方法控制策略简单，空间扫描范围广，控制精度高，性能可靠。

本发明的技术解决方案是：

基于随机并行梯度下降(SPGD(Stochastic paRallel gradient descent)算法综合数字图像处理技术，通过对光束控制器进行闭环控制，使得系统性能评价函数取得极值，实现多光束共靶瞄准。

其特点在于：在随机并行梯度下降算法中，系统性能评价函数(如各束光光斑质心与靶点质心距离的均方根误差)取得越接近极值时(极大或者极小，具体由评价函数而定)，各光束越接近理想靶点，当性能评价函数取全局极值时，各束光共靶瞄准。根据性能评价函数产生器提供的信息和SPGD算法控制器输出的控制信息，对光束控制器进行闭环控制，使性能评价函数取全局极值，实现多光束共靶瞄准。

整个系统包括激光源阵列1、光束控制器阵列2、分束器3、靶目标4、成像器件5、性能评价函数产生器6、随机并行梯度下降算法控制器7，其中光束控制器阵列2位于激光源阵列1之后，并位于分束器3之前，分束器3位于靶目标4和成像器件5之间，成像器件5连接性能评价函数产生器6，性能评价函数产生器6连接随机并行梯度下降算法控制器7，随机并行梯度下降算法控制器7连接光束控制器阵列2。

所述的激光源阵列1为共靶瞄准的各束激光的激光源构成的阵列，激光器个数根据实际需求而定。激光器种类不限，可以是固体激光器、气体激光器、光纤激光器等各种类型激光源；所述的光束控制器阵列2由与激光器数目相同的光束控制器组成，每个光束控制器都是电压驱动型的可控器件组成，包括光束偏转控制器和激光波前控制器，光束偏转控制器可以大范围扫描，扩展空间范围，波前控制器可以小角度控制，提高瞄准精度。光束偏转控制器和激光波前控制器的种类不限，光束倾斜控制器可以是倾斜镜、机械扫描装置等，激光波前控制器可以各种变形镜、液晶空间光调制器等器件；所述的分束器3种类不限，可以是各种起到光束分束的器件；所述的靶目标4为实际应用的瞄准目标；所述的成像器件5种类不限，可以是CCD、COMS相机、红外热像仪等成像器件；所述的性能评价函数产生器6经过相应的计算，从成像器件获取系统性能评价函数，其种类不限，可以是计算机、自行设计的数字处理电路等；系统性能评价函数的类型不限，可以为多种能够满足算法和系统要求的性能评价函数；所述的随机并行梯度下降算法控制器7类型不限，可以是计算机、大规模集成电路等能够执行该算法控制的相关设备和器件。

本发明实现多目标共靶点瞄准的实现过程如下：

激光源阵列1输出的光通过光束控制器阵列2后被分束器3分为两束，主激光束经过反射后到达靶目标4，部分透射光进入成像器件5，成像器件数据送入性能评价函数产生器6，性能评价函数产生器6利用数字图像处理等技术取得系统性能评价函数，随机并行梯度下降算法控制器7根据性能评价函数和输出到光束控制器阵列2的控制信息，产生相应的控制信号施加到光束控制器阵列2上。由于系统性能评价函数越接近极值，各光束越接近理想靶点。通过对系统的闭环控制，使得系统性能评价函数朝着系统极值方向发展，实现各束光共靶瞄准。

随机并行梯度下降算法控制器7产生控制电压信息的过程为：

对于接收到的图像传感器传送的图像信息，首先定义性能评价函数J(u₁，u₂，...u_N)，(u₁，...u_j，...u_N)为作用于光束控制器阵列2的控制电压信息。原则上说，凡是满足以下条件的函数均可以作为随机并行优化算法中的质评价函数：各光束处于理想靶点时，J取全局极值。

在每一个时间步长k时，主动向相光束控制器阵列2施加随机扰动电压(δu₁ ^k，...δu_j ^k，...δu_N ^k)，δu_j ^k是服从统计规律的随机变量，满足 $<{\mathrm{\&delta;u}}_j^k{\mathrm{\&delta;u}}_i^k>={\mathrm{\&sigma;}}^2{\mathrm{\&delta;}}_{\mathrm{ji}}$ 且 $<{\mathrm{\&delta;u}}_j^k>=0,$ 其中δ_ji是Kronecker符号。在随机扰动电压后，计算此时因随机扰动带来的性能评价函数J变化量：

${\mathrm{\&delta;J}}^k=J(u_1^k+{\mathrm{\&delta;u}}_1^k,...u_j^k+{\mathrm{\&delta;u}}_j^k,...u_N^k+{\mathrm{\&delta;u}}_N^k)-J(u_1^k,...u_j^k,...u_N^k)$

根据性能评价函数J变化量更新(u₁，...u_j，...u_N)，作为下一时刻作用于相位调节器阵列3的控制电压信息(u₁ ^k+1，...u_j ^k+1，...u_N ^k+1)，更新准则为：

$u_j^{k+1}=u_j^k-\mathrm{\&gamma;}{\mathrm{\&delta;J}}^k{\mathrm{\&delta;u}}_j^k$

上式中γ是人为定义的权重系数，依据系统的实际运行情况而定。

通过向光束控制器阵列2施加随机扰动电压并性能评价函数J变化量，能够不断更新施加在光束控制器阵列2上的控制电压信息，直至性能评价函数J取全局最优值，对应各光束处于理想靶点，实现各束光共靶瞄准。

上述思想已经为发明人所在实验室进行的3路数值模拟实验验证，这种基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方案完全可行。

采用本发明可以达到以下技术效果：

1、本发明提供了一种基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方案，基于随机扰动和优化算法的控制方式，不需要对光路的精确描述，控制策略简单。

2、本发明提供的多光束共靶瞄准控制方法，利用光束偏转控制器与激光波前控制器结合，光束偏转控制器可以大范围扫描，有效空间控制范围广，波前控制器可以小角度控制，瞄准精度高。

3、本发明提供的多光束共靶瞄准控制方法，系统性能评价函数选择灵活，通过不同的系统性能评价函数的选取，可以实现各种光束控制的要求，比如光束的特定空间排布和各光束净化等特殊要求。

4、本发明提供的多光束共靶瞄准控制方法，空间扫描范围广，精度高，能够同时实现多光束的共靶瞄准，在卫星跟踪、惯性约束核聚变、定向能技术等领域有广泛应用前景。

附图说明

图1为本发明的系统结构原理示意图

图2为成像器件上观察到的多光束共靶控制示意图

具体实施方式

如图1所示，整个系统包括激光源阵列1、光束控制器阵列2、分束器3、靶目标4、成像器件5、性能评价函数产生器6、随机并行梯度下降算法控制器7。激光源阵列1输出的光通过光束控制器阵列2后被分束器3分为两束，主激光束经过反射后到达靶目标4，部分透射光进入成像器件5，成像器件数据送入性能评价函数产生器6，性能评价函数产生器6利用数字图像处理等技术取得系统性能评价函数，随机并行梯度下降算法控制器7根据性能评价函数和输出到光束控制器阵列2的控制信息，产生相应的控制信号施加到光束控制器阵列2上。由于系统性能评价函数越接近极值，各光束越接近理想靶点。通过对系统的闭环控制，使得系统性能评价函数朝着系统极值方向发展，实现各束光共靶瞄准。

Claims (6)

1、基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，包括激光源阵列(1)、光束控制器阵列(2)、分束器(3)、靶目标(4)、成像器件(5)、性能评价函数产生器(6)、随机并行梯度下降算法控制器(7)，其特征在于光束控制器阵列(2)位于激光源阵列(1)之后，并位于分束器(3)之前，分束器(3)位于靶目标(4)和成像器件(5)之间，成像器件(5)连接性能评价函数产生器(6)，性能评价函数产生器(6)连接随机并行梯度下降算法控制器(7)，随机并行梯度下降算法控制器(7)连接光束控制器阵列(2)。

2、如权利要求1所述的基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，其特征在于该方法为在随机并行梯度下降算法中，系统性能评价函数取得越接近极值时，各光束越接近理想靶点，当性能评价函数取全局极值时，各束光共靶瞄准；根据性能评价函数产生器提供的信息和SPGD算法控制器输出的控制信息，对光束控制器进行闭环控制，使性能评价函数取全局极值，实现多光束共靶瞄准。

3、如权利要求1所述的基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，其特征在于所述的激光源阵列(1)为共靶瞄准的各束激光的激光源构成的阵列，激光器个数根据实际应用情况而定。

4、如权利要求1所述的基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，其特征在于所述的光束控制器阵列(2)中的每个光束控制器都是电压驱动型的可控器件组成，包括光束偏转控制器和激光波前控制器。

5、如权利要求1所述的基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，其特征在于所述的性能评价函数产生器(6)用于从成像器件获取系统性能评价函数。

6、如权利要求1所述的基于随机并行梯度下降算法的多光束共靶瞄准控制方法，其特征在于随机并行梯度下降算法控制器(7)产生控制电压信息的过程为：

对于接收到的图像传感器传送的图像信息，首先定义性能评价函数J(u₁，u₂，...u_N)，(u₁，...u_j，...u_N)为作用于光束控制器阵列(2)的控制电压信息；原则上说，凡是满足以下条件的函数均可以作为随机并行优化算法中的质评价函数：各光束处于理想靶点时，J取全局极值；

在每一个时间步长k时，主动向相光束控制器阵列(2)施加随机扰动电压(δu₁ ^k，...δu_j ^k，...δu_N ^k)，δu_j ^k是服从统计规律的随机变量，满足 $<{\mathrm{\&delta;u}}_j^k{\mathrm{\&delta;u}}_i^k>={\mathrm{\&sigma;}}^2{\mathrm{\&delta;}}_{\mathrm{ji}}$ 且 $<{\mathrm{\&delta;u}}_j^k>=0,$ 其中δ_ji是Kronecker符号。在随机扰动电压后，计算此时因随机扰动带来的性能评价函数J变化量：

$\mathrm{\&delta;}{J}^k=J(u_1^k+{\mathrm{\&delta;u}}_1^k,...u_j^k+{\mathrm{\&delta;u}}_j^k,...u_N^k+{\mathrm{\&delta;u}}_N^k)-J(u_1^k,...u_j^k,...u_N^k)$

根据性能评价函数J变化量更新(u₁，...u_j，...u_N)，作为下一时刻作用于相位调节器阵列3的控制电压信息(u₁ ^k+1，...u_j ^k+1，...u_N ^k+1)，更新准则为：

$u_j^{k+1}=u_j^k-{\mathrm{\&gamma;\&delta;J}}^k{\mathrm{\&delta;u}}_j^k$

上式中γ是人为定义的权重系数，依据系统的实际运行情况而定；

通过向光束控制器阵列(2)施加随机扰动电压并性能评价函数J变化量，能够不断更新施加在光束控制器阵列(2)上的控制电压信息，直至性能评价函数J取全局最优值，对应各光束处于理想靶点，实现各束光共靶瞄准。

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