基于平滑梯度的频率分辨光学门恢复
信号处理
2020-01-08 v5
摘要
频率分辨光学门（FROG）是一种用于超短激光脉冲完整表征的流行技术。FROG 中获取的数据称为 FROG 迹，它是未知脉冲与其自身一个时移版本的乘积在若干不同移位的傅里叶幅度。为从 FROG 迹估计脉冲，我们提出一种最小化平滑非凸最小二乘目标函数的算法。该方法包含两个步骤。首先，我们通过迭代谱算法近似脉冲。然后，基于一系列块随机梯度迭代对所得初始化进行精化。该算法理论上简单、数值上可扩展且易于实现。经验上，当 FROG 迹不完整（即仅记录少数移位）时，我们的方法优于现有最优方法（SOTA）。仿真还表明，所提算法在完整与不完整数据下均展现出与一种 SOTA 技术相近的计算代价。此外，我们证明在真解附近，算法收敛到临界点。Matlab 实现公开于 https://github.com/samuelpinilla/FROG。
引用
@article{arxiv.1902.09447,
title = {Frequency-Resolved Optical Gating Recovery via Smoothing Gradient},
author = {Samuel Pinilla and Tamir Bendory and Yonina C. Eldar and Henry Arguello},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09447},
year = {2020}
}
备注
Simulations and comparisons are being added