本发明属于激光惯性聚变，涉及一种激光光束定位方法、系统、设备及存储介质。
背景技术：
1、惯性约束聚变是一种利用激光或者重离子束等高能粒子束对聚变材料进行加热压缩的方法，从而实现核聚变反应的技术。相比于磁约束聚变，惯性约束聚变装置更加灵活，操作更加简单，且能够在更小的空间内实现聚变反应，因此被广泛研究。
2、惯性约束聚变的核心思想是通过将高能激光或重离子束聚焦到极小的点上，产生极高的温度和压力。这种极端条件下，聚变燃料(如氘和氚等氢同位素)可以形成等离子体，这些等离子体粒子由于自身惯性作用还来不及向四周飞散的极短时间内，通过向心爆聚被压缩到高温、高密度状态，原子核之间的距离足够近，从而促使核聚变反应发生。在惯性约束聚变装置中，通常会使用高功率超强激光，并利用光学系统将其聚焦到微米级尺度的小点上。
3、在惯性约束聚变过程中，激光或重离子束的能量会被转化为燃料的内能，导致燃料温度和密度升高。当燃料物质达到足够高的密度和温度时，聚变反应产生能量的速率大于与由于粒子传输和辐射导致的能量损失速率，就形成所谓的“点火”，使聚变反应能够自持，产生更多的能量。
4、在惯性聚变中，辐照均匀性是决定惯性聚变点火能否成功的关键因素之一。对于激光驱动的惯性聚变，要求很高的激光辐照均匀性。辐照均匀性直接影响到激光的能量分布和聚焦效果，从而影响到聚变燃料的加热和压缩程度，进而影响到点火的成功与否。辐照不均匀会带来极大的扰动，使靶丸外层的烧蚀和内层的压缩偏离对称，引起不可控的等离子体不稳定性，或者使燃料层破裂，气体燃料外泄，部分燃料未参与反应，这些都会导致等熵压缩的失败，靶丸无法发生聚变反应。
5、目前可以通过x射线分幅相机拍照，来诊断多路激光打在靶丸上的辐照均匀性信息。实验人员通过观察等离子体自发光成像的对称性结果来判断多路激光焦斑叠合准确性和对称性；根据观察结果初步判断激光焦斑偏离情况，调整激光的打靶位置，再观测焦斑叠合情况。随后通过反复的观察-调整-再观察-再调整的操作，来优化激光打靶位置，提高激光辐照的均匀性。但是该系列操作过于繁琐，严重限制了实验效率。如何高效准确的诊断出靶面上激光焦斑的偏离情况，是当前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种激光光束定位方法、系统、设备及存储介质，解决在惯性聚变的靶定位过程中，只能依照照片定性，而无法定量移动激光光束的问题。
2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
3、一种激光光束定位方法，包括：
4、对每一束光束的参量赋值，模拟激光焦斑，得到初始种群；
5、对初始种群内的激光焦斑滤波，再与初始种群内的激光焦斑进行对比，根据二者的均方差设定适应度函数，输出符合最小阈值的光束参量；
6、根据得到的光束参量，求得每一束光束中心的位置，得到激光光束位置信息。
7、进一步的，所述初始种群中，通过均匀随机采样算法初始化每一束光束的参量。
8、进一步的，所述滤波包括依次进行的中值滤波和高斯滤波。
9、进一步的，所述均方差为：
10、
11、其中，是模拟光斑的每个激光焦斑的幅值，对应照片上每一个激光焦斑的亮度yi，n表示照片上激光焦斑的数量，i表示照片上的激光焦斑。
12、进一步的，所述适应度函数大于最小阈值时，则更新激光焦斑；
13、所述适应度函数小于等于最小阈值时，则输出这组光束参量为符合最小阈值的光束参量。
14、进一步的，所述更新激光焦斑的方法为：
15、通过适应度函数得到初始激光焦斑的适应度，基于初始激光焦斑的适应度通过锦标赛选择方法从初始种群中筛选激光焦斑，对筛选的激光焦斑随机进行交叉操作和变异操作得到更新后的激光焦斑。
16、进一步的，所述激光光束位置信息的确定方法为：将一组激光光束分布的参数作为个体，将个体与拍照得到的图片数据之间的均方差作为适应度，迭代完成后，适应度最小的个体在所有个体中与原图像差异最小，看作是原图像，得到原图像的激光位置信息为这组适应度最小的个体的数据。
17、一种激光光束定位方法系统，包括：
18、模拟模块，所述模拟模块用于对每一束光束的参量赋值，模拟激光焦斑，得到初始种群；
19、对比模块，所述对比模块用于对初始种群内的激光焦斑滤波，再与初始种群内的激光焦斑进行对比，根据二者的均方差设定适应度函数，输出符合最小阈值的光束参量；
20、求解模块，所述求解模块用于根据得到的光束参量，求得每一束光束中心的位置，得到激光光束位置信息。
21、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
22、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。
23、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
24、本发明提供一种激光光束定位方法，采用遗传算法，通过均匀随机采样初始化种群，由于其全局搜索能力高，不易陷入局部最优解。对初始种群内的激光焦斑滤波，消除拍摄照片中的噪声，使振幅平滑，遗传算法生成的分布能够更好的模拟照片中激光的分布。再与初始种群内的激光焦斑进行对比，根据二者的均方差设定适应度函数，输出符合最小阈值的光束参量。均方差作适应度函数，和简单作差相比，减少了因模拟的激光振幅在不同位置上下波动相同幅度而使模拟结果与照片差异较大的可能性。根据得到的光束参量，求得每一束光束中心的位置，并调整中心位置满足对称性，得到激光光束位置信息。由于遗传算法每个个体都是独立的，易于进行并行运算，提高搜索效率。仅仅通过读取激光打靶照片，就可以自动找出激光光束的中心位置。同时，本发明的定位方法并不要求激光光束为特定分布，为之后研究激光光束分布对点火效率的影响提供了可能。本发明利用遗传算法实现了激光光束定位，实现了不要求光束分布、收敛到理想结果较快的特点，能够准确地识别照片中激光光束的实际位置，适用于激光打靶和激光惯性聚变的场合。
25、进一步的，更新激光焦斑的过程中，锦标赛选择方法简单易行，可以确保种群中的多样性，避免陷入局部最优，也可以减轻对个体适应度的要求，使种群鲁棒性更好。
1.一种激光光束定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述初始种群中，通过均匀随机采样算法初始化每一束光束的参量。
3.根据权利要求1所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述滤波包括依次进行的中值滤波和高斯滤波。
4.根据权利要求1所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述均方差为：
5.根据权利要求1所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述适应度函数大于最小阈值时，则更新激光焦斑；
6.根据权利要求5所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述更新激光焦斑的方法为：
7.根据权利要求1所述的一种激光光束定位方法，其特征在于，所述激光光束位置信息的确定方法为：将一组激光光束分布的参数作为个体，将个体与拍照得到的图片数据之间的均方差作为适应度，迭代完成后，适应度最小的个体在所有个体中与原图像差异最小，看作是原图像，得到原图像的激光位置信息为这组适应度最小的个体的数据。
8.一种激光光束定位方法系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。
