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基于模型的无波前探测自适应光学系统控制算法

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受大气结构复杂和运动状态多变的影响，极易发生波前畸变、光强起伏等湍流效应，使得观测天文目标获得的成像质量大大降低。常规的自适应光学（AO-Adaptive Optics）技术一直是校正大气湍流扰动的有效手段。然而，常规AO技术受天文目标低仰角、近地面的观测限制，使得波前探测具有较大的误差。 与常规的AO技术相比，一方面无波前探测AO技术省去了波前传感器，使得系统的结构更加简单，降低了系统的成本，同时避免了受闪烁效应等畸变条件的限制，在大气湍流恶劣的状况下仍可以工作；另一方面，在常用的基于模型的控制算法中，本文研究的控制算法是基于成像掩模探测器信号(MDS-Masked Detector Signal)与波前相位的平均梯度平方和(MSG-Mean Square Gradient) 间的线性关系建立系统模型，不依赖具体的基函数模型，也不需要事先清除系统像差，具有收敛速度快、校正效果好的优势，在实时波前校正中具有较大的应用潜力。 本文以点目标为校正对象，开展了基于37单元AO系统的线性关系控制算法实验研究与分析。首先，使用37单元压电变形反射镜、CCD相机、夏克哈特曼传感器等主要元件建立 AO 系统实验平台，其中变形镜用来产生波前畸变信息、CCD探测远场光强分布、哈特曼获取波前信息。通过实验辅以数值分析的方法，实验结果验证了MDS和MSG之间的线性关系，且线性值为0.018非常接近理论值1/（4π2）。其次，搭建AO系统的软件平台，分析了基于线性关系控制算法的校正能力，结果表明控制算法能够快速地收敛，并有效地校正波前畸变像差。与随机并行梯度下降（SPGD-stochastic parallel gradient descent）算法对比，具有收敛相对较快的优势。

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