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基于像质评价函数最优化的自适应波前控制技术研究

龙学军  
【摘要】: 像清晰化自适应光学系统是基于像质评价函数最优化的自适应波前控制系统。随机并行梯度下降(stochastic parallel gradient descent, SPGD)算法有效地解决了传统最优化方法收敛速度过慢的问题,有望实现像清晰化系统的实时波前校正。论文首先介绍了像清晰化自适应光学系统的组成、像清晰化原理和像质评价函数的定义;然后介绍了随机并行梯度下降算法的基本原理,给出了算法的迭代公式,讨论了算法的收敛性和优化技术,并论述了它在自适应波前畸变校正中的应用形式;最后在一套传统的37单元自适应光学系统的基础上,在国内首次构建了基于随机并行梯度下降波前控制技术的像清晰化自适应光学系统,完成了该系统的闭环实验,实现了对变形镜随机静态自像差的校正,从而验证了SPGD波前控制算法的收敛性和稳定性,并为这一波前控制技术的实用性研究奠定了基础。


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