[发明专利]一种基于粒子群算法的光束抖动模型参数实时辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群算法的光束抖动模型参数实时辨识方法，包含以下步骤：首先，建立光束抖动模型；其次，采集光束抖动时序信号；再次，确定辨识误差准则函数；然后，利用粒子群算法对光束抖动模型参数进行全局随机搜索，进而得到模型的最优参数，从而实现模型参数的智能寻优。本发明与已有方法相比，最显著的特点为初值随机，计算速度快，实时性强。而且，在迭代过程中通过惯性权重因子自适应变化，极大提高算法跳出局部收敛的能力，同时又可以提高算法效率。此外，本发明方法无需额外辅助系统及人为调试，实现成本低；并且可用于不同系统中光束抖动模型参数的辨识，可移植性强。

主权项

1.一种基于粒子群算法的光束抖动模型参数实时辨识方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、建立光束抖动模型，确定待辨识参数；步骤(2)、采集自适应光学系统在采样频率下测量的光束抖动时序信号；步骤(3)、确定粒子群算法适应度函数；步骤(4)、设置粒子群算法基本参数并确定待辨识参数搜索空间范围；步骤(5)、进行算法迭代：根据粒子群中粒子的适应度函数值更新粒子的个体极值和群体的全局极值，并更新粒子的速度与位置；步骤(6)、判断算法是否满足终止条件，若满足，则输出最优解，搜寻过程结束；若不满足，惯性因子自适应变化，重新执行步骤(5)‑步骤(6)。