【摘 要】
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大气湍流导致在其中传输的光束波前产生畸变,这降低了系统的成像质量和传输效率,自适应光学（Adaptive Optical,AO）技术可以有效校正波前畸变。随机并行梯度下降（Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD）算法是无波前探测AO系统中应用最广泛的一种控制算法,无需波前探测,鲁棒性强且易于实现,但算法迭代执行方式降低了自适应光学系统收敛速度。本文主要针
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大气湍流导致在其中传输的光束波前产生畸变,这降低了系统的成像质量和传输效率,自适应光学（Adaptive Optical,AO）技术可以有效校正波前畸变。随机并行梯度下降（Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD）算法是无波前探测AO系统中应用最广泛的一种控制算法,无需波前探测,鲁棒性强且易于实现,但算法迭代执行方式降低了自适应光学系统收敛速度。本文主要针对SPGD控制算法的收敛速度优化问题进行研究。首先研究了以97单元变形镜作为波前校正器原型,SPGD控制算法的FPGA（Field Programmable Gate Array）快速实现。为了保证设计误差降到最低,对SPGD控制算法各个模块进行时序分析,根据时序分析证明由FPGA快速实现SPGD控制算法的合理性。然后通过Vivado软件对SPGD控制算法随机扰动电压生成、性能指标计算和控制电压的计算与输出进行配置,验证所提方案的可行性。最后对控制电压的误差进行量化分析,验证所提方案的准确性。并搭建基于FPGA的自适应光学校正实验平台,验证仿真分析结果。选择湍流强度D/r0=5时的Zernike系数前21阶像差进行校正,测试原始光斑由弥散状态到收敛状态所需要的时间。结果表明光斑收敛所需要的时间为1.7ms,相对PC机实现,光斑收敛速度提高了1.7倍。光斑收敛光束质量因子为1.2814,接近理想状态1。实验结果表明在保证校正效果的同时,收敛速度大大提高。其次研究了以61单元变形镜作为波前校正器原型,提出使用KL模式法对SPGD控制算法进行优化,通过降维方式提升算法的收敛速度。首先对四种单元变形镜进行拟合能力分析,寻找合适的多项式阶数作为实验理论依据。然后对湍流强度D/r0=5、10、15、20四种情况的像差进行校正,分析校正之后两种模式法的收敛速度与校正效果。实验结果显示,在四种不同湍流强度像差下,KL模式法系统收敛时所需要的迭代次数比Zernike模式法分别减少了42、63、85、148次,收敛速度分别提高了1.71、1.35、1.91、2.04倍。综上所述,本文以SPGD控制算法为研究对象,从两个方面对算法的收敛速度进行优化。一是通过FPGA快速实现SPGD控制算法,搭建基于FPGA的自适应光学校正实验平台,验证方案的合理性。二是提出基于KL模式的SPGD控制算法优化。结果表明,本文所提两种方法都在一定程度上提高了系统的收敛速度。上述研究结果为快速实现随机并行梯度下降控制算法及其应用提供了理论基础。该论文有图46幅,表5个,参考文献72篇
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