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题名基于Q学习的合成孔径活塞误差校正方法
被引量：1
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作者
罗云霁
吴琼雁
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机构
中国科学院光束控制重点实验室
中国科学院光电技术研究所
中国科学院大学
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出处
《光学与光电技术》
2022年第5期100-107,共8页
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基金
国家自然科学基金(62005289)
中科院青促会(2017428、2018411、No2020372)
四川杰出青年科学基金(2019JDJQ0012)资助项目。
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文摘
合成孔径成像系统是下一代光学望远镜的发展趋势。当子孔径间的活塞误差校正在一定范围时,能保证系统的成像质量。提出了一种基于Q学习的光学合成孔径系统的校正范围在±λ/2内的精共相活塞误差校正方法。把合成孔径成像系统的图像清晰度作为奖励函数,将子孔径的光程补偿控制动作和状态相结合,在不断学习中提高智能体的决策能力,以达到生成最优控制策略的目的,从而快速校正活塞。通过仿真搭建环境,所建立的智能体模型能在存在活塞误差的环境中获得Q学习中的状态-价值表,并且能通过Q表获取从初始状态到最佳成像性能的快速校正路径序列,同时不受目标场景的限制,验证了该方法的有效性与可靠性。
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关键词
合成孔径
Q学习
活塞误差
图像清晰度
智能体
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Keywords
synthetic aperture
Q-learning
piston error
image clarity
agent
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分类号
TH743
[机械工程—光学工程]
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