基于互相关因子算法的太阳自适应光学波前实时处理技术研究

发布时间：2017-07-27 01:11

  本文关键词：基于互相关因子算法的太阳自适应光学波前实时处理技术研究

  更多相关文章： 太阳自适应光学系统 波前处理 互相关因子算法 并行运算

【摘要】：为了实现太阳高分辨力成像观测,目前国际上已经建成和正在建设的大口径太阳望远镜均配备了自适应光学系统。太阳自适应光学系统,利用太阳黑子或米粒等低对比度扩展目标,对地球大气湍流引起的波前畸变进行实时探测并加以实时补偿,获取太阳高分辨力图像。与夜天文自适应光学系统相比,白天太阳自适应光学系统采用相关算法,系统带宽和探测帧频要求都更高,对波前处理机的实时处理也提出了更加严苛的挑战。本文针对太阳自适应光学系统的需求,主要开展基于互相关因子算法的高速波前实时处理技术研究,满足系统大运算量、高帧频条件下的实时性要求。本文主要研究内容和创新点如下:针对37单元低阶太阳自适应光学系统,设计了基于FPGA+DSP硬件架构的波前实时处理系统,首次利用互相关因子算法实现了波前斜率的准确计算。系统首先从图像传感器中读出图像数据,然后在FPGA中对图像数据进行相关运算得到整像素的斜率,最后将整像素斜率传入DSP进行插值运算获得亚像素精度结果。在系统的具体设计过程中,充分利用了FPGA的并行计算特点和资源优势,采用3种并行加速技术以提高系统的计算速度和性能。互相关因子流水线,二维脉动阵列以及多通道并行处理架构等并行加速技术的采用是本设计的难点和重点。通过室内点源目标和扩展源目标的正弦扰动实验,对系统实时波前斜率计算的正确性进行了验证。实验模拟37单元低阶太阳自适应光学系统,夏克哈特曼波前传感器子孔径按照7×7方形排布进行波前处理,有效子孔径数为30。子孔径图像分辨率为24×20像素,参考图像分辨率为12×10像素,探测相机帧频为2000 Hz。一行子孔径的计算延迟为19μs,完成全部7行子孔径的计算延迟为163μs。实验结果证明,该波前实时处理系统能够正确计算点源和扩展源目标的斜率并且满足延时要求。本课题研究对于太阳自适应光学系统的实现具有重要的研究价值和实际工程意义。
【关键词】：太阳自适应光学系统 波前处理 互相关因子算法 并行运算
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（光电技术研究所）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH751
【目录】：

• 致谢3-4
• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 前言9-24
• 1.1 自适应光学技术9-13
• 1.1.1 波前传感器10-11
• 1.1.2 波前控制器11-12
• 1.1.3 波前校正器12-13
• 1.2 太阳自适应光学技术13-14
• 1.3 相关跟踪算法14-16
• 1.3.1 绝对差分算法15-16
• 1.3.2 互相关因子算法16
• 1.4 太阳自适应光学技术面临的挑战16-17
• 1.5 太阳自适应光学系统发展现状17-23
• 1.5.1 美国DST望远镜的AO-76 系统17-18
• 1.5.2 麦克梅斯.皮尔斯太阳望远镜的AO系统18-19
• 1.5.3 瑞典Swedish Solar Telescope的AO系统19
• 1.5.4 德国太阳望远镜VTT和GREGOR19-20
• 1.5.5 美国正在研制阶段的ATST20-22
• 1.5.6 国内太阳自适应光学领域的发展22-23
• 1.6 小结23-24
• 2 本文主要研究内容和组织架构24-25
• 2.1 本文主要研究内容24
• 2.2 本文组织架构24-25
• 3 可编程逻辑器件FPGA及其并行加速算法25-28
• 3.1 FPGA简介25
• 3.2 并行加速技术简介25-28
• 3.2.1 流水线技术25-26
• 3.2.2 并行通道技术26
• 3.2.3 脉动阵列技术26-28
• 4 互相关因子算法波前斜率提取系统设计28-54
• 4.1 系统总概述28-30
• 4.2 图像预处理30
• 4.3 波门模块30-32
• 4.4 乒乓缓存32
• 4.5 并行加速算法在FPGA中的应用32-49
• 4.5.1 互相关因子流水线33-39
• 4.5.2 脉动阵列39-47
• 4.5.3 并行通道处理架构47-49
• 4.6 互相关因子算法结果寻优49-52
• 4.7 FPGA+DSP的斜率提取硬件架构52
• 4.8 小结52-54
• 5 室内模拟实验54-66
• 5.1 系统调试简介54-56
• 5.1.1 逻辑验证阶段54
• 5.1.2 静态模拟数据硬件验证阶段54-55
• 5.1.3 动态扰动实验阶段55-56
• 5.2 点源目标正弦扰动实验56-61
• 5.3 扩展源目标正弦扰动实验61-65
• 5.4 系统计算延迟65-66
• 6 总结和展望66-68
• 6.1 本文的主要研究内容总结66
• 6.2 本文的主要创新点66
• 6.3 展望66-68
• 参考文献68-73
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果73-7

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本文编号：579169