基于Q学习的合成孔径活塞误差校正方法

摘要：

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.

关键词：合成孔径、Q学习、活塞误差、图像清晰度、智能体

所属期刊栏目：20

分类号：TH743(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院青年创新促进会项目;中国科学院青年创新促进会项目;中国科学院青年创新促进会项目;四川杰出青年科学基金资助项目

在线出版日期：2023-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：100-107