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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及激光相干合成技术领域，公开了一种基于连续动作强化学习的激光相干合成控制算法。该方法解决了传统相位控制方法硬件要求高、基于深度学习的相位控制方法鲁棒性低及强化学习方法训练时间长的难题。其步骤包括：将多束激光相干合成后的衍射图样输入至强化学习系统，通过Policy网络根据执行动作和奖励进行参数更新。当Policy网络训练收敛后，将光电探测器获取的衍射图输入网络，网络输出校正动作，选择最优动作并转换为校正信号传送至相位控制器，控制器调整光束相位实现高相干合成输出。本方法高效、具高鲁棒性、实时性和适应复杂环境变化的能力。
主权项：1.一种基于连续动作强化学习的激光相干合成控制算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将红外激光器的输出经过光纤后使用分束器分为M束，并输入至M个对应的相位调制器中对相位进行控制；S2、对M束进行相位控制后的光束进行扩束准直，输出至聚焦透镜上进行聚焦；S3、聚焦后的光束先通过偏振片再通过显微物镜后，输出至分光棱镜，一部分光透射至光电探测器CCD上得到光束相干后的衍射图像A，另一部分光反射至光电探测器PD上得到光强值；S4、通过在当前相位上附加一个固定的相位扰动后进行调制，得到衍射图像B，复原控制器，将衍射图像A与衍射图像B进行通道维度的叠加后输入至训练好的Policy网络中，Policy网络输出相位修正动作至对应的M个相位控制器中校正各路激光的相位，实现高功率的激光相干合成输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于连续动作强化学习的激光相干合成控制算法
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