基于误差抑制环中神经网络拟强化学习的百束激光阵列实验相位控制
光学
2021-04-21 v2 信号处理
摘要
提出一种用于二维激光束阵列相位动态控制的创新方案。它基于一个简单的神经网络，该网络通过由扩散器构成的相位-强度变换器从感应散射图样的强度预测复场阵列。通过反馈环中的相位调制器对激光场阵列施加迭代相位校正，以将阵列设定至规定的相位值。一个关键特征是在神经网络训练中使用一种考虑迭代校正的强化学习方法。原理验证系统的实验证明了该方案的高性能与可扩展性，可处理多达 100 束激光的阵列，且相位设定精度达波长的 1/30。
引用
@article{arxiv.2012.05647,
title = {Experimental phase control of a 100 laser beam array with quasi-reinforcement learning of a neural network in an error reduction loop},
author = {Maksym Shpakovych and Geoffrey Maulion and Vincent Kermene and Alexandre Boju and Paul Armand and Agnès Desfarges-Berthelemot and Alain Barthelemy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05647},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 9 figures