论文部分内容阅读
自适应光学系统可以补偿大气湍流对光束传播的影响，使得系统成像分辨力接近或达到衍射极限。如何快速准确地进行补偿——即波前重构和校正是自适应光学系统的关键部分也是信号处理的难点之一。 首先，本文分析了受大气湍流影响的光学波前统计特性，介绍了4种波前模拟的方法：对基于Zernike多项式的波前模拟算法进行深入的分析，提出了改进——可以不重排直接进行相关矩阵的分解，大大减少了模拟波前程序的复杂度和需求的运算量；基于湍流影响下波前功率谱的1／f特性，将小波方法、ARMA以及Fourier方法引入波前的模拟中。并对这些方法进行分析和比较，结果表明Zernike多项式展开法和小波法不论是速度还是精度都优于ARMA法和Fourier方法。 其次，本文介绍了基于H—S传感器的斜率数据获取、处理的一般原理，形成了自适应光学波前重构和校正的线性方程模型——最小二乘和最小方差模型，详细分析和比较了几类线性方程的求解方法。针对区域法波前重构系数矩阵高维度、高稀疏度以及近奇异的特点，提出采用以BICGSTAB算法为基础，结合预优技术和多重网格法加速等的综合波前重构算法。同时，在不同的信噪比条件下比较了最小二乘和最小方差模型的性能。大量的仿真表明：(1)BICGSTAB算法的精度可以与当前普遍采用的SVD算法相媲美，而速度远远高于SVD，特别是在方程维数相当高时。(2)最小方差线性模型可以大大提高系统信噪比，更适合于微光或者极微光探测的自适应系统；最小二乘线性模型计算量较小，比较适合于系统噪声较弱的探测系统。