論文の概要: Reinforcement Learning-based Wavefront Sensorless Adaptive Optics Approaches for Satellite-to-Ground Laser Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07516v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 23:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 17:13:25.169137
• Title: Reinforcement Learning-based Wavefront Sensorless Adaptive Optics Approaches for Satellite-to-Ground Laser Communication
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく衛星対地レーザー通信のためのウェーブフロントセンサレス適応光学手法
• Authors: Payam Parvizi, Runnan Zou, Colin Bellinger, Ross Cheriton and Davide Spinello
• Abstract要約: 光衛星間通信(OSGC)は、遠隔地における高速で安価なインターネットへのアクセスを改善する可能性がある。 従来のアダプティブ光学(AO)システムは、ファイバカップリングを改善するためにウェーブフロントセンサーを使用する。 本稿では、波面位相プロファイリングカメラではなく、低コストの二次光ダイオードと相互作用して制御ポリシーを学習することで、システムのレイテンシ、サイズ、コストを最大30～40%削減する強化学習(RL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8531813733282103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical satellite-to-ground communication (OSGC) has the potential to improve access to fast and affordable Internet in remote regions. Atmospheric turbulence, however, distorts the optical beam, eroding the data rate potential when coupling into single-mode fibers. Traditional adaptive optics (AO) systems use a wavefront sensor to improve fiber coupling. This leads to higher system size, cost and complexity, consumes a fraction of the incident beam and introduces latency, making OSGC for internet service impractical. We propose the use of reinforcement learning (RL) to reduce the latency, size and cost of the system by up to $30-40\%$ by learning a control policy through interactions with a low-cost quadrant photodiode rather than a wavefront phase profiling camera. We develop and share an AO RL environment that provides a standardized platform to develop and evaluate RL based on the Strehl ratio, which is correlated to fiber-coupling performance. Our empirical analysis finds that Proximal Policy Optimization (PPO) outperforms Soft-Actor-Critic and Deep Deterministic Policy Gradient. PPO converges to within $86\%$ of the maximum reward obtained by an idealized Shack-Hartmann sensor after training of 250 episodes, indicating the potential of RL to enable efficient wavefront sensorless OSGC.
• Abstract（参考訳）: 光衛星間通信(OSGC)は、遠隔地における高速で安価なインターネットへのアクセスを改善する可能性がある。 しかし、大気乱流は光ビームを歪め、単一モードのファイバに結合するとデータレートポテンシャルを損なう。 従来の適応光学(ao)システムは、ファイバカップリングを改善するためにウェーブフロントセンサーを使用する。 これにより、システムサイズ、コスト、複雑さが向上し、インシデントビームのごく一部を消費し、レイテンシを導入し、インターネットサービスのOSGCを実用的でないものにする。 本稿では,波面位相プロファイリングカメラではなく,低コストのクアドラントフォトダイオードとのインタラクションを通じて制御ポリシを学習することにより,システムのレイテンシ,サイズ,コストを最大30～40 %まで削減するための強化学習(RL)を提案する。 我々は,繊維結合性能に相関したStrehl比に基づいてRLを開発し,評価するための標準プラットフォームを提供するAO RL環境を開発し,共有する。 実験分析の結果,PPOはソフトアクター・クリティカルおよびディープ決定論的政策グラディエントを上回っていることがわかった。 PPOは250エピソードのトレーニングの後、理想的なシャック・ハートマンセンサによって得られる最大報酬の8,6\%以内に収束し、効率的な波面センサレスOSGCを実現するためのRLの可能性を示している。

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