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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利多模态光束整形器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118915324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411049540.9，技术领域涉及：G02B27/09；该发明授权多模态光束整形器是由吴帅超;杜秋熠;王志鹏;张楚童;黄慧;夏晓雪;纪捷;沈雷;王建国;王正宇;赵环宇设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态光束整形器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态光束整形器，该装置包括中央控制模块以及控制单元。中央控制模块包括场景识别系统和青蒿素优化算法，通过集成的场景识别系统对多个场景进行实时监测和识别，在此基础上，采用青蒿素优化算法对孔径调节器，频率控制器，光强发射器等关键控制单元进行精准调控，通过优化光阑形状，光束颜色，激光强度，以实现耗电量最优的配置。与现有技术相比，本发明能根据特定场景需求自适应调整光束形状，同时保障光束整形过程中的高效无损，显著降低了能量损耗，提升了能源利用的可持续性，并满足特定的强度要求，具有广泛的适用性。

本发明授权多模态光束整形器在权利要求书中公布了：1.一种多模态光束整形器，其特征在于：包括场景识别系统、中央控制模块和控制单元；所述场景识别系统用于通过图像数据识别使用场景，结合使用场景和环境信息确定多模态光束整形器的光阑形状，光束颜色和激光强度的约束条件，并将所述约束条件发送至中央控制模块；所述中央控制模块根据多模态光束整形器的光阑形状，光束颜色和激光强度的约束条件，以最低能耗为目标，采用青蒿素优化算法得到优化的光阑形状，光束颜色和激光强度参数；所述控制单元包括孔径调节器，频率控制器和光强控制器，分别对光阑形状、光束颜色和激光强度进行控制；所述中央控制模块根据优化的光阑形状，光束颜色和激光强度参数，通过控制单元对光阑形状，光束颜色和激光强度进行控制，实现耗电量最优的配置；所述青蒿素优化算法包括以下步骤：1初始化种群，计算式为： 其中，Q为初始化种群，qi,j是矩阵中第i行，第j列的元素，表示解空间中的所有光束，n为搜索代理个数，d表示搜索代理内的多维组件；2目标函数公式如下：Ufit＝F{Unow·expiφnow}Ifit＝k1Ufit+k2i Gfit＝fIfit,efit其中，Ufit为光阑形状，F为傅里叶变换，Unow为当前光阑形状，exp为指数运算，iφnow为相位调制函数，Ifit为激光强度，k1、k2分别为光阑形状和功率密度的相关系数，i为功率密度，efit为光束颜色，e为初始光束颜色，f和Maxf为算法的当前和最大迭代次数，Gfit＝f·为适应度函数，Gfit为目标函数值，即能耗；适应度函数为：Gfit＝σi·Ifit+σL·efit其中，σi、σL分别为频率控制器和光强控制器设备功率调节系数；3将种群带入目标函数进行评估，并将种群进行排序；4引入概率系数K，计算式为： 5综合算法评估，采用综合淘汰阶段策略，不断淘汰不符合要求的光束： 式中表示解空间中第t+1次更新的符合要求的光束，表示解空间中第t次计算所得光束，表示解空间中排序度靠前的第j维的光束整形组值，rand表示[0,1]的随机数；r1是范围为[0,1]的随机数，K为概率系数；6在算法的后巩固阶段，计算式为： 式中，Ogbesti,j表示第i个第j维当前最优解的子向量；7判断是否达到所设定的最大迭代次数，如果不是，返回步骤3，如果是，结束计算并输出优化参数。

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