Wavefront shaping using improved sparrow search algorithm to control the scattering light field

Focusing scattering light field with different states based on iterative algorithm

“…光在散射介质(浓雾、云层和生物组织等)中传播时，由于散射介质折射率 的不均匀性，使得光子逐渐失去对初始传播方向的记忆并随机地向各个方向传播 [1] 。这就导致光透过散射介质后形成随机的散斑图案，难以实现对目标信息的准 确获取 [2] 。近年来，经过国内外大量研究者的不断探索，发现波前整形技术 (wavefront shaping,WFS)可以通过对入射光波前的振幅、相位或者偏振态的 调整来实现畸变波前的校正，调控后的散射光场可以形成更具实用价值的焦点或 者图形模式 [3][4][5][6][7][8][9][10] 。在生物医学成像、消防救援和航天探测等方面具有广阔的应用 前景。因此，该技术迅速得到广泛的关注。 为抑制光学散射效应造成的成像分辨率较低的影响，研究者们提出多种散射 成像技术，主要包括：基于迭代优化的波前整形技术 [11] 、光学传输矩阵法 [12] 和光 学相位共轭法 [13] 的散射成像技术。基于迭代优化的波前整形技术被认为是众多散 射成像技术中性价比较高的一种方法，主要是利用优化算法通过不断迭代找到最 优波前，实现光透过散射介质的信息传递 [14,15] 。在迭代优化过程中，散射介质可 以被看作是一个"黑匣子" ，无需考虑其散射特性。另外，这种反馈系统具有实 验光路简单， 无需采集先验数据， 可以根据散射介质的状态进行实时反馈等优点。 2007 年，Vellekoop 等人首次利用反馈优化算法结合空间光调制器(spatial light modulator,SLM)实现光透过强散射介质的聚焦，最终获得相较于优化前 散斑亮度提高 1000 倍的焦点，远超出光学透镜能够达到的聚焦效果，这项工作 拉开散射光场调控的序幕 [16] 。2010 年，Mosk 课题组利用迭代优化波前整形技术 实现光透过散射介质聚焦，焦点的直径仅为传统光学透镜聚焦点的 1/10 大小， 突破光学透镜的衍射极限 [17] 。随着研究的深入，研究者们对迭代波前整形技术的 时效性和抗噪性能提出更高的要求。2012 年初，美国科罗拉多大学的 Conkey 等 人首次将遗传算法(genetic algorithm,GA)引入到散射光场的调控中。GA 在执 行过程中将 SLM 上各调制单元的相位值进行整体优化，极大地提高了波前整形的 效 率 和 稳 定 性 。 通 过 与 传 统 的 连 续 相 变 算 法 ( continuous sequential algorithm,CSA)相比，数值模拟和实验结果都表明 GA 在噪声环境中的增强因子 仍具有非常明显的优势 [18] 。虽然在之后的研究中提出大量的优化算法用于散射光 场聚焦，但由于 GA 对噪声的不敏感性，被认为是散射光场调控领域最受欢迎的 方法 [19][20][21] 。 在实际应用中， 散射介质的特性变化较快且周围通常存在很强的干扰， 这就需要所用的方法既要有较快的调控速度又要很强的抗噪声能力。 因此，一种可用于振幅优化的新算法--控球后卫算法(point guard algorithm,PGA) [22,23] 被提出。在算法执行过程中，PGA 只需要考虑边界值 (boundary value,BV)对调控性能的影响，具有较好的稳定性，且能高质量的…”

Short-term prediction of PV output based on weather classification and SSA-ELM

“…Sparrow search algorithm (SSA) is an intelligent iterative optimization algorithm, which can optimize the input weights and offsets based on the initial weights and thresholds randomly generated by the original prediction model to improve the accuracy of prediction (Mei-gang et al, 2022).…”