[发明专利]一种基于全光神经网络的自适应光学系统

权利要求书

1.一种基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，包括：

全光神经网络解算器，目标光束经变形镜反射至全光神经网络解算器，解算成以光束强度定义的变形镜驱动量信息，所述目标光束为由目标发射的或反射的光束；

所述全光神经网络解算器由多块光学衍射板组成，光学衍射板的面形由神经网络训练算法生成，随机生成若干波前畸变分布，确定变形镜的致动单元数及分布，利用传统自适应光学系统的数值模型计算生成对应的校正电压，得到若干波前畸变与校正电压的数据对形成数据集，所述目标光束分布于各光学衍射板表面的光束强度与将要施加于变形镜致动单元的电压成正比；

光伏转换阵列，其用于将变形镜驱动量信息转换成弱电模拟信号，所述光伏转换阵列包括多个转换单元，且转换单元与变形镜致动单元的数量及排布结构相同；

和高压放大器，其用于对弱电模拟信号进行放大，以驱动变形镜各单元做出校正动作。

2.根据权利要求1所述的基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，多块光学衍射板对齐且间隔设置。

3.根据权利要求2所述的基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，光学衍射板的面形利用光刻技术在其玻璃表面刻蚀而成。

4.根据权利要求3所述的基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，所述全光神经网络解算器由5块光学衍射板构成，且光学衍射板的横截面为正方形，其边长为1毫米，相邻光学衍射板的间距为100微米。

5.根据权利要求2-4任一所述的基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，所述目标光束成像于第1块光学衍射板表面后，依次通过其他的光学衍射板，并聚焦至光伏转换阵列的转换单元，所述第1块光学衍射板为目标光束经变形镜反射后首先通过的光学衍射板。

6.根据权利要求5所述的基于全光神经网络的自适应光学系统，其特征在于，所述高压放大器包括多个相互独立的子线路，所述子线路的输入端与光伏转换阵列的转换单元连接，其输出端与变形镜的致动单元连接，且子线路、光伏转换阵列的转换单元和变形镜的致动单元设置为一对一形式。