本發(fā)明涉及一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法及裝置，屬于激光目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、激光目標(biāo)識(shí)別可以識(shí)別目標(biāo)典型特征，在工業(yè)控制、軍工、航空航天等領(lǐng)域應(yīng)用潛力廣泛。在實(shí)際的目標(biāo)典型特征目前缺乏有效手段進(jìn)行識(shí)別，大氣湍流會(huì)嚴(yán)重的干擾光束的傳輸，目前無法實(shí)現(xiàn)在大氣湍流中對(duì)典型特征目標(biāo)進(jìn)行高效準(zhǔn)確的識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有激光目標(biāo)識(shí)別方法技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)在大氣湍流中對(duì)典型特征目標(biāo)進(jìn)行高效識(shí)別的問題，本發(fā)明提供一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法及裝置。

2、本發(fā)明一方面，提供一種所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，該方法包括以下步驟：

3、步驟一、渦旋光束經(jīng)發(fā)射系統(tǒng)照射在大氣湍流環(huán)境下的典型物體上并生成回波信號(hào)；

4、步驟二、對(duì)所述回波信號(hào)進(jìn)行相位畸變校正，獲取校正光束；

5、步驟三、獲取校正光束的目標(biāo)角譜；

6、步驟四、將目標(biāo)角譜輸入至反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以識(shí)別典型物體的目標(biāo)形狀。

7、優(yōu)選地，步驟二中相位畸變校正過程為：

8、步驟二一、利用波前傳感器獲取畸變光束光場(chǎng)；

9、步驟二二、將畸變光束光場(chǎng)和原始光束光場(chǎng)一起輸入至反饋信號(hào)控制器中，在反饋信號(hào)控制中利用gs算法獲取原始光束相位；

10、步驟二三、將原始光束相位的反向相位控制空間光調(diào)制器的相位加載，進(jìn)而對(duì)畸變光束進(jìn)行校正并輸出校正光束。

11、優(yōu)選地，步驟三中獲取校正光束的目標(biāo)角譜的過程為：

12、利用空間光調(diào)制器對(duì)校正光束光場(chǎng)進(jìn)行解調(diào)，再利用光功率探測(cè)器探測(cè)各個(gè)軌道角動(dòng)量模式的功率，最終獲得校正光束光場(chǎng)的軌道角動(dòng)量螺旋譜作為目標(biāo)角譜。

13、優(yōu)選地，步驟四中訓(xùn)練反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有輸入層、隱含層、輸出層，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)為大氣湍流環(huán)境中典型物體回波信號(hào)的目標(biāo)角譜，輸出信號(hào)為典型物體的形狀；訓(xùn)練過程為：

14、步驟四一、確定網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，隱含層每層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行隨機(jī)賦值；

15、步驟四二、輸入一個(gè)訓(xùn)練樣本，選擇激活函數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出值；

16、步驟四三、計(jì)算輸出值和期望值之間的誤差；若誤差達(dá)到要求，停止對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；若誤差沒達(dá)到要求，執(zhí)行步驟四四；

17、步驟四四、反向傳播，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值；然后，輸入下一個(gè)訓(xùn)練樣本，返回步驟四二循環(huán)計(jì)算。

18、優(yōu)選地，大氣湍流環(huán)境采用相位屏法模擬，通過采用等間距δz設(shè)置的使用功率譜反演法模擬的隨機(jī)相位屏代替大氣湍流過程，在隨機(jī)相位屏之間光束根據(jù)角譜衍射理論進(jìn)行自由傳輸，采用修正的vonkarman譜，相位屏可表示為：

19、

20、式中，(x,y)為相位屏xoy平面坐標(biāo)，x＝j(luò)δx，y＝lδy，δx，δy為x軸、y軸取樣間隔，j，l為整數(shù)，h(κx,κy)為單位方差零均值的高斯隨機(jī)數(shù)；

21、φφ(f)為相位屏的相位功率譜密度，按下式求?。?/p>

22、

23、式中，f為空間頻率，f＝κ/2π，κ表示三維空間波數(shù)；

24、l0為湍流外尺度；l0為湍流內(nèi)尺度；

25、r0為大氣相干長(zhǎng)度，為湍流強(qiáng)度，z為相位屏直角坐標(biāo)系z(mì)軸坐標(biāo)，δz為z軸取樣間隔。

26、本發(fā)明另一個(gè)方面，提供一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，該裝置用于實(shí)現(xiàn)權(quán)1-5任一權(quán)項(xiàng)所述的方法，裝置包括渦旋光束生成單元、4f系統(tǒng)4、發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)5、一號(hào)大氣湍流模擬器6、一號(hào)分束器7、二號(hào)大氣湍流模擬器9、接收系統(tǒng)10，畸變校正模塊11、角譜分析模塊12和算法識(shí)別模塊13；

27、渦旋光束生成單元輸出的單階渦旋光束，4f系統(tǒng)4篩選單階渦旋光束的第一衍射級(jí)并經(jīng)過發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)5發(fā)射，通過一號(hào)大氣湍流模擬器6再經(jīng)過一號(hào)分束器7分束照射典型物體8生成回波信號(hào)，接收系統(tǒng)10接收經(jīng)過二號(hào)大氣湍流模擬器9的回波信號(hào)，通過畸變校正模塊11對(duì)回波信號(hào)中的畸變光束進(jìn)行相位校正，通過角譜分析模塊12獲取目標(biāo)角譜，由算法識(shí)別模塊13識(shí)別目標(biāo)形狀。

28、優(yōu)選地，渦旋光束生成單元包括激光器1、單模光纖2和一號(hào)空間光調(diào)制器3，激光器1發(fā)射激光至單模光纖2，單模光纖2對(duì)光束進(jìn)行準(zhǔn)直，然后由一號(hào)空間光調(diào)制器3對(duì)光束進(jìn)行軌道角動(dòng)量量子調(diào)控，生成單階渦旋光束信號(hào)。

29、優(yōu)選地，畸變校正模塊11包括二號(hào)空間光調(diào)制器11-1、二號(hào)分束器11-2、波前傳感器11-3和反饋信號(hào)控制器11-4；畸變光束經(jīng)二號(hào)分束器11-2分為兩束，其中一束經(jīng)波前傳感器11-3檢測(cè)輸出畸變光束光場(chǎng)，連同原始光束光場(chǎng)一起輸入至反饋信號(hào)控制器11-4，反饋信號(hào)控制器11-4輸出原始光束相位，并將原始光束的反向相位加載至二號(hào)空間光調(diào)制器11-1，二號(hào)分束器11-2輸出的另一束經(jīng)由二號(hào)空間光調(diào)制器11-1進(jìn)行相位畸變校正輸出校正光束。

30、優(yōu)選地，角譜分析模塊12包括三號(hào)空間光調(diào)制器和光功率探測(cè)器，校正光束輸入至三號(hào)空間光調(diào)制器進(jìn)行光場(chǎng)的解調(diào)，解調(diào)后的光束輸入至光功率探測(cè)器中，根據(jù)光功率探測(cè)器探測(cè)的各個(gè)軌道角動(dòng)量模式的功率獲得光場(chǎng)的軌道角動(dòng)量螺旋譜作為目標(biāo)角譜。

31、優(yōu)選地，算法識(shí)別模塊13采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，通過光場(chǎng)的軌道角動(dòng)量螺旋譜識(shí)別出典型物體的特征形狀，所述典型物體的特征形狀包括三角形、正方形和正五邊形。

32、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明引入gs算法恢復(fù)校正攜帶目標(biāo)形狀特征信息的畸變光束，選擇反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同形狀典型目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明將相位補(bǔ)償和智能算法識(shí)別相結(jié)合，能夠有效的實(shí)現(xiàn)在大氣湍流中的具有典型特征形狀的目標(biāo)的識(shí)別。

技術(shù)特征：

1.基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，其特征在于，步驟二中相位畸變校正過程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，其特征在于，步驟三中獲取校正光束的目標(biāo)角譜的過程為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，其特征在于，步驟四中訓(xùn)練反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有輸入層、隱含層、輸出層，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)為大氣湍流環(huán)境中典型物體回波信號(hào)的目標(biāo)角譜，輸出信號(hào)為典型物體的形狀；訓(xùn)練過程為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法，其特征在于，大氣湍流環(huán)境采用相位屏法模擬，通過采用等間距δz設(shè)置的使用功率譜反演法模擬的隨機(jī)相位屏代替大氣湍流過程，在隨機(jī)相位屏之間光束根據(jù)角譜衍射理論進(jìn)行自由傳輸，采用修正的vonkarman譜，相位屏可表示為：

6.基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，該裝置用于實(shí)現(xiàn)權(quán)1-5任一權(quán)項(xiàng)所述的方法，其特征在于，裝置包括渦旋光束生成單元、4f系統(tǒng)(4)、發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)(5)、一號(hào)大氣湍流模擬器(6)、一號(hào)分束器(7)、二號(hào)大氣湍流模擬器(9)、接收系統(tǒng)(10)，畸變校正模塊(11)、角譜分析模塊(12)和算法識(shí)別模塊(13)；

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，其特征在于，渦旋光束生成單元包括激光器(1)、單模光纖(2)和一號(hào)空間光調(diào)制器(3)，激光器(1)發(fā)射激光至單模光纖(2)，單模光纖(2)對(duì)光束進(jìn)行準(zhǔn)直，然后由一號(hào)空間光調(diào)制器(3)對(duì)光束進(jìn)行軌道角動(dòng)量量子調(diào)控，生成單階渦旋光束信號(hào)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，其特征在于，畸變校正模塊(11)包括二號(hào)空間光調(diào)制器(11-1)、二號(hào)分束器(11-2)、波前傳感器(11-3)和反饋信號(hào)控制器(11-4)；畸變光束經(jīng)二號(hào)分束器(11-2)分為兩束，其中一束經(jīng)波前傳感器(11-3)檢測(cè)輸出畸變光束光場(chǎng)，連同原始光束光場(chǎng)一起輸入至反饋信號(hào)控制器(11-4)，反饋信號(hào)控制器(11-4)輸出原始光束相位，并將原始光束的反向相位加載至二號(hào)空間光調(diào)制器(11-1)，二號(hào)分束器(11-2)輸出的另一束經(jīng)由二號(hào)空間光調(diào)制器(11-1)進(jìn)行相位畸變校正輸出校正光束。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，其特征在于，角譜分析模塊(12)包括三號(hào)空間光調(diào)制器和光功率探測(cè)器，校正光束輸入至三號(hào)空間光調(diào)制器進(jìn)行光場(chǎng)的解調(diào)，解調(diào)后的光束輸入至光功率探測(cè)器中，根據(jù)光功率探測(cè)器探測(cè)的各個(gè)軌道角動(dòng)量模式的功率獲得光場(chǎng)的軌道角動(dòng)量螺旋譜作為目標(biāo)角譜。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別裝置，其特征在于，算法識(shí)別模塊(13)采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，通過光場(chǎng)的軌道角動(dòng)量螺旋譜識(shí)別出典型物體的特征形狀，所述典型物體的特征形狀包括三角形、正方形和正五邊形。

技術(shù)總結(jié)
基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軌道角動(dòng)量特征譜的目標(biāo)特征識(shí)別方法及裝置，屬于激光目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，本發(fā)明為解決現(xiàn)有激光目標(biāo)識(shí)別方法技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)在大氣湍流中對(duì)典型特征目標(biāo)進(jìn)行高效識(shí)別的問題。本發(fā)明方法包括：步驟一、渦旋光束經(jīng)發(fā)射系統(tǒng)照射在大氣湍流環(huán)境下的典型物體上并生成回波信號(hào)；步驟二、對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行相位畸變校正，獲取校正光束；步驟三、獲取校正光束的目標(biāo)角譜；步驟四、將目標(biāo)角譜輸入至反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以識(shí)別典型物體的目標(biāo)形狀。裝置包括渦旋光束生成單元、4F系統(tǒng)、發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)、一號(hào)大氣湍流模擬器、一號(hào)分束器、二號(hào)大氣湍流模擬器、接收系統(tǒng)，畸變校正模塊、角譜分析模塊和算法識(shí)別模塊；由算法識(shí)別模塊識(shí)別目標(biāo)形狀。

技術(shù)研發(fā)人員：趙麗媛,張子靜,王泓洋,趙遠(yuǎn)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10