典型文献
基于Q学习的合成孔径活塞误差校正方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
合成孔径;Q学习;活塞误差;图像清晰度;智能体
中图分类号：
作者姓名：
罗云霁;吴琼雁
作者机构：
中国科学院光束控制重点实验室,四川成都610209;中国科学院光电技术研究所,四川成都610209;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]罗云霁;吴琼雁-.基于Q学习的合成孔径活塞误差校正方法)[J].光学与光电技术,2022(05):100-107
A类：
活塞误差
B类：
误差校正,校正方法,合成孔径成像,成像系统,下一代,望远镜,子孔径,保证系统,成像质量,光学合成孔径,共相,图像清晰度,奖励函数,光程,补偿控制,控制动作,不断学习,高智能,决策能力,最优控制,建环,智能体模型,初始状态,成像性能,正路
AB值：
0.33293
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
