[发明专利]一种基于图像的群改进天牛角算法的光束指向优化方法

说明书

本发明公开了一种基于图像的群改进天牛角算法的光束指向优化方法，采用启发式寻优算法对光束指向问题进行校正，在实际的操作过程中，可有效针对系统振动、大气湍流、装配误差等难以预知的指向影响因素进行校正；可应用于复杂的光束发射系统中，选用图像信息作为反馈量并对其进行校正，并采用群体方式改进天牛角算法，可以有效抑制校正过程中的局部极值状态，保证指向校正过程中不会陷入局部极值，保证校正精度；本发明操作简单、易于实现，可有效移植到嵌入式平台进行实现，并且算法收敛速度较快，实时性好，可提高光束指向系统的校正带宽。

技术领域

本发明属于光电设备技术领域，具体涉及一种基于图像的群改进天牛角算法的光束指向优化方法。

背景技术

光束发射与控制技术是国防建设以及工业生产中的关键性技术之一，广泛应用于激光主动探测、光电干扰、高功率激光加工等一系列有关国家经济、军事发展的设施以及领域中。光束的稳定指向优化策略是光束控制技术的核心组成部分，其主要目的是实现光束指向的自由控制，确保发射光束稳定、可靠。在光束发射设备的应用场合中，光束指向不可避免的要受到来源于系统内外部影响的干扰，包括指向光学系统装配误差、系统震颤以及外部环境扰动等，此时光束的指向难以得到保障，需采用快速反射镜、液晶指向控制装置等可实时进行调节指向的仪器对其进行校正。而在实际使用过程中，系统的装配误差难以提前获取，并且系统振动是一实时变化量难以对其进行预测，而对于在大气中应用的场景，湍流会带来光束上的扩展与漂移，并且整个过程随机实时变化，对于非共口径的空间功率光束系统来说，各个光束之间发生混叠，难以准确提取。因此难以准确并且快速判别光束偏折误差并施加控制量进行校正。针对以上情况，可将远场光束的指向情况作为输出，并将指向控制器件的控制信号作为输入，从而构建反馈系统，并利用一系列的启发式优化算法从而实现光束指向的校正，补偿由于内外部各种不同因素所造成的光束指向上的偏差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于图像的群改进天牛角算法的光束指向优化方法，可有效针对系统振动、大气湍流、装配误差等难以预知的指向影响因素进行校正，保证校正精度。

一种光束指向优化方法，包括如下步骤：

步骤1：在校正器件求解的控制空间随机产生光束指向的K组解，每个解的维度为N：

其中，K至少取2；N为校正器件的控制向量的个数；

步骤2：对每一组解各生成左右两个方向的状态量：

其中，rand(N,1)表示随机生成一个N×1维的数组，norm[rand(N,1)]表示对随机生成的N×1维的数组取模；α表示控制变量改变的步长值，取0到1之间的数值；

步骤3：将步骤2中获得的两个方向上状态量分别作为校正器件的控制向量，使校正器件将激光光束反射或者投射到靶面，分别提取两个方向上状态量对应的靶面上光斑形态，然后分别求解对应的评价函数：

步骤4：按照步骤3获得的两个方向上评价函数对该组解进行更新：

其中，β表示控制变量更新的迭代步长；

步骤5：将步骤4更新后的各组解分别作为校正器件的控制向量，使校正器件将激光光束反射或者投射到靶面，然后求解每组解对应的评价函数：选择评价函数最好的一组解作为最优解X^best，判断最优解的评价函数是否满足要求或者迭代次数达到设定次数：

如果否，使其他各组解均向最优解靠近，更新各组解：