自适应光学系统迭代波前控制算法研究

发布时间：2017-11-25 16:28

  本文关键词：自适应光学系统迭代波前控制算法研究

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【摘要】：随着自适应光学技术的飞速发展,自适应光学系统波前校正器的单元数越来越多,系统对波前控制器和波前控制算法的要求越来越高。然而,波前控制器的运算能力逐渐不能满足自适应光学系统的需求,使得传统的波前控制算法面临了一些新的挑战。本文针对多单元自适应光学系统,以保证系统的校正能力和波前控制的实时性为目的,对波前控制算法进行了一系列的仿真和实验研究。首先,基于千单元自适应光学系统,以降低波前控制的运算量为目的,对直接斜率波前控制算法进行了分析,根据斜率响应矩阵为稀疏矩阵的特点,采用迭代算法进行波前控制。迭代波前控制算法利用稀疏矩阵向量乘的技术,通过迭代的方式得到变形镜驱动器上所加的控制电压,从而避免了传统算法对斜率响应矩阵求广义逆的过程,进而减小了波前控制算法所占用的存储空间,降低了波前控制算法的运算量,提高了波前控制速度。其次,基于千单元自适应光学系统,对多种迭代算法的收敛性进行了分析,并且根据迭代算法的运算量的大小和算法占用的存储空间的多少,对多种迭代算法进行了对比研究。结果表明,共轭梯度迭代法既可保证较低的空间占用量,又可兼顾较高的波前控制速度,是几种算法中最适于自适应光学系统的波前控制算法。再次,实验验证了迭代算法进行波前控制的有效性。然后模拟多组自适应光学系统,从算法占用存储空间、运算量以及运算时间等多方面对比了迭代波前控制算法和直接斜率波前控制算法的优劣。结果表明,迭代波前控制算法适应于千单元以上的自适应光学系统,直接斜率波前控制算法适用于单元数较少的自适应光学系统;随着自适应光学系统单元数增多,直接斜率波前控制算法的运算量大致呈指数增长趋势,而迭代波前控制算法的运算量大致呈线性增长趋势。最后,基于不同的自适应光学系统,分别从波前传感器子孔径与变形镜驱动器的匹配关系、变形镜驱动器交连值、变形镜高斯函数指数三方面研究了系统参数对迭代波前控制算法的影响。综合迭代矩阵和斜率响应矩阵的稀疏度、迭代波前控制算法的运算量、自适应光学系统的波前校正能力以及系统的稳定性,给出了子孔径与驱动器的最优匹配关系以及变形镜驱动器交连值和高斯函数指数的最优取值范围。迭代波前控制算法通过改变传统算法的数据结构,降低了波前控制的运算量,对提升系统的控制带宽具有重要意义。通过本文研究,为未来多单元自适应光学系统的波前控制算法的选取提供了依据,并且相关的研究为自适应光学系统参数的设计提供了参考。
【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】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O439

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本文编号：1226693