声明
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 波前控制技术国内外研究历史与现状
1.3 论文结构安排
第二章 传统线性控制模型的误差传递
2.1 像差表述
2.2 哈特曼斜率计算
2.3 波前复原
2.4 传统线性控制模型
2.5 控制模型的误差传递
2.6 H-S与波前校正器的对准误差
2.7 本章小结
第三章 远场指标梯度抑制误差传递
3.1 远场指标梯度估计
3.2 梯度信息补偿误差传递分析
3.3 梯度信息补偿对准误差分析
3.4 本章小结
第四章 在线自学习线性控制模型
4.1 线性动态学习模型
4.2 模型的训练方法
4.3 递归最小二乘参数估计
4.4 学习模型流程及优化
4.5 模型参数初始化策略
4.6 实验与分析
4.7 模型的线性偏移
4.8 本章小结
第五章 深度强化学习控制模型
5.1 非线性动态学习模型
5.2 神经网络基本原理
5.3 模型的训练方法
5.4 梯度约束及其优化
5.5 强化学习理论框架
5.6 策略优化流程
5.7 实验与分析
5.8 抑制线性偏移
5.9 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 论文主要创新点
6.3 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
电子科技大学;
