【摘 要】
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对于无波前探测自适应光学(AO)而言，闭环控制算法的效率至关重要。提出一种以Hadamard模式为扰动向量的梯度下降算法，介绍了基于该算法的自适应光学闭环工作原理。通过与顺序（扰动）梯度下降算法和近年来最常用的随机并行梯度下降算法对比，分析了该算法的特点和可行性。建立了基于该算法的自适应光学仿真模型，并通过对随机像差进行闭环校正仿真，分析了算法的闭环精度和收敛速度。结果表明，以Hadamard模式为扰动向量的梯度下降算法能够用于无波前探测自适应光学，而且闭环精度很高；与随机并行梯度下降(SPGD)算法相比
【机 构】
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河北联合大学电气工程学院,河北唐山063009中国科学院光电技术研究所自适应光学研究室,四川成都610209
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对于无波前探测自适应光学(AO)而言，闭环控制算法的效率至关重要。提出一种以Hadamard模式为扰动向量的梯度下降算法，介绍了基于该算法的自适应光学闭环工作原理。通过与顺序（扰动）梯度下降算法和近年来最常用的随机并行梯度下降算法对比，分析了该算法的特点和可行性。建立了基于该算法的自适应光学仿真模型，并通过对随机像差进行闭环校正仿真，分析了算法的闭环精度和收敛速度。结果表明，以Hadamard模式为扰动向量的梯度下降算法能够用于无波前探测自适应光学，而且闭环精度很高；与随机并行梯度下降(SPGD)算法相比，该算法不但实施更加容易，而且收敛速度更快、效率更高。
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