【摘要】：在傳統(tǒng)多波長(zhǎng)迭代算法的基礎(chǔ)上,引入角譜傳輸理論和梯度加速函數(shù),提出一種快速收斂的相位恢復(fù)迭代算法——多波長(zhǎng)梯度加速迭代算法。該算法利用不同波長(zhǎng)的光源經(jīng)過(guò)相同光路在固定位置處所探測(cè)的光場(chǎng)強(qiáng)度信息,通過(guò)迭代逼近,并在迭代過(guò)程中引入梯度加速方法,提高收斂速度,從而恢復(fù)出輸入面的相位信息。構(gòu)建仿真模型,隨機(jī)選取初始迭代值,對(duì)已知相位分布的輸入場(chǎng)進(jìn)行相位恢復(fù),并與傳統(tǒng)多波長(zhǎng)迭代算法進(jìn)行了比較,該算法表征相位面復(fù)原精度的相對(duì)均方根值均達(dá)到10-3數(shù)量級(jí),收斂速率提高了兩倍以上。在635~785nm波段內(nèi)選取多組不同波長(zhǎng)數(shù)量的入射光利用該算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明當(dāng)波長(zhǎng)數(shù)量為7、8時(shí)該算法具有良好快速的收斂特性及高精度的相位恢復(fù)能力。
[Abstract]:Based on the traditional multi-wavelength iterative algorithm, the angular spectrum transmission theory and gradient acceleration function are introduced, and a fast convergence phase recovery iterative algorithm, multi-wavelength gradient accelerated iterative algorithm, is proposed. In this algorithm, the intensity information of the light field with different wavelengths detected by the same light path in a fixed position is used, and the gradient acceleration method is introduced in the iterative process to improve the convergence rate. Thus the phase information of the input plane can be recovered. The simulation model is constructed, the initial iteration values are selected randomly, and the phase recovery of the input field with known phase distribution is carried out, and compared with the traditional multi-wavelength iterative algorithm. The relative root mean square (RMS) values of the proposed algorithm are all in the order of 10 ~ 3, and the convergence rate is more than two times higher. The experimental results show that when the number of wavelengths is 7,8, the algorithm has good convergence performance and high-precision phase recovery ability when the number of wavelengths is 7,8. The experimental results show that the proposed algorithm has good convergence performance and high-precision phase recovery ability when the number of wavelengths is 7,8 in the 635~785nm band.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61377015,61505080) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20150788)
【分類(lèi)號(hào)】：O436.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃建蓉;;廣義擬補(bǔ)問(wèn)題的迭代算法及其收斂性分析[J];重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年03期

2 臧小燕;鄧?yán)?;多值廣義混合隱似平衡問(wèn)題解的迭代算法(英文)[J];西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年08期

3 霍錦霞;蘇旺輝;李曼生;;一類(lèi)廣義變分方程組的迭代算法[J];甘肅高師學(xué)報(bào);2009年05期

4 王天文;章傳銀;薛樹(shù)強(qiáng);任凱;;空間測(cè)邊交會(huì)解析算法與迭代算法的綜合應(yīng)用[J];測(cè)繪科學(xué);2009年06期

5 黃建蓉;;關(guān)于完全廣義強(qiáng)非線(xiàn)性擬補(bǔ)問(wèn)題的迭代算法及收斂性分析[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年03期

6 亢戰(zhàn);羅陽(yáng)軍;;計(jì)算結(jié)構(gòu)可靠度指標(biāo)的修正迭代算法[J];工程力學(xué);2008年11期

7 萬(wàn)波;江曉濤;;求解多值廣義混合隱似平衡問(wèn)題的迭代算法[J];四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年02期

8 祁力群,涂曉鳴;隨機(jī)運(yùn)輸問(wèn)題的對(duì)偶森林迭代算法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1988年03期

9 侯遵澤，，林存山，徐振邦;地質(zhì)總體分解的分部迭代算法[J];物探化探計(jì)算技術(shù);1995年04期

10 羅洪林;彭再云;劉超;;一種n步迭代算法的收斂性分析及其應(yīng)用(英文)[J];西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 劉立振;;BPT算法的分辨力與應(yīng)用前景[A];1990年中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)第六屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1990年

2 胡光華;殷英;李世云;;即時(shí)差分策略迭代算法[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第七屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下卷）[C];2004年

3 劉曉龍;李峻宏;高建波;劉榮燈;劉蘊(yùn)韜;陳東風(fēng);;基于Levenberg-Marquardt算法的衍射峰形擬合[A];中國(guó)原子能科學(xué)研究院年報(bào) 2009[C];2010年

4 唐杰;;變分迭代算法在非線(xiàn)性微分方程中的應(yīng)用[A];第七屆全國(guó)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議和第九屆全國(guó)非線(xiàn)性振動(dòng)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

5 代榮獲;張繁昌;劉漢卿;;基于快速閾值收斂迭代算法的基追蹤地震信號(hào)分解[A];2014年中國(guó)地球科學(xué)聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)——專(zhuān)題13：計(jì)算地震學(xué)論文集[C];2014年

6 王在華;;求時(shí)滯系統(tǒng)Hopf分岔周期解的迭代算法[A];第二屆全國(guó)動(dòng)力學(xué)與控制青年學(xué)者研討會(huì)論文摘要集[C];2008年

7 何志明;張迪生;;《一類(lèi)廣義L.Q.最優(yōu)控制模型的狀態(tài)迭代算法與并行處理》[A];1991年控制理論及其應(yīng)用年會(huì)論文集（上）[C];1991年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 吳樹(shù)林;分裂——迭代算法的理論分析及應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2010年

2 武文佳;邊值問(wèn)題的四階緊有限差分方法及單調(diào)迭代算法[D];華東師范大學(xué);2012年

3 周小建;求解非線(xiàn)性方程重根的迭代算法[D];南京師范大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張龍;一類(lèi)矩陣方程數(shù)值解迭代算法的研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 李紫嫣;一類(lèi)η-廣義混合向量平衡問(wèn)題和一類(lèi)有限簇?cái)M變分包含問(wèn)題的研究[D];西華師范大學(xué);2015年

3 龐文杰;Markov跳躍Lyapunov方程的加速迭代算法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 沈小慶;電磁耦合場(chǎng)多步迭代算法與仿真計(jì)算[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

5 吳漢林;電磁場(chǎng)問(wèn)題異步并行迭代算法的研究[D];南京郵電大學(xué);2015年

6 郭巧;解非線(xiàn)性方程的幾類(lèi)高階迭代算法及其收斂性分析[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

7 安攀;迭代算法和低管電壓聯(lián)合用于high-pitch CTRA的初步研究[D];大連醫(yī)科大學(xué);2015年

8 劉欣;迭代算法低管電壓high-pitch CTPA在肺栓塞患者的圖像質(zhì)量和輻射劑量初步研究[D];大連醫(yī)科大學(xué);2015年

9 李晨;基于MapReduce的多維迭代算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2014年

10 尤樹(shù)華;貝葉斯強(qiáng)化學(xué)習(xí)中策略迭代算法研究[D];蘇州大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2438798