基于K-L模式的SPGD控制算法波前校正

作者：杨慧珍; 苏杭; 张之光

来源：中国激光, 2022, 1-14.

• 自适应光学
• SPGD
• 变形镜
• K-L模式
• 波前校正

随机并行梯度下降算法（SPGD-StochasticParallelGradientDescent）是无波前探测自适应光学（AO-Adaptive Optics）系统最常用的控制算法，这种方法一般以变形镜的驱动器电压作为控制参数。但随着变形镜单元数的增加，以变形镜驱动电压作为控制参数的AO系统收敛速度将会大大降低，常采用模式法来降低控制参数的维度。对比分析了不同单元数的变形镜对K-L模式和Zernike模式各阶像差的拟合能力，并以大气湍流影响下的光波波前像差作为校正对象，分别考察了K-L模式和Zernike模式系数作为控制参数时的AO系统收敛速度和校正效果。结果表明，以常规SPGD控制算法（驱动器电压作为控制参数）的收敛情况作为参考指标时，K-L模式法和Zernike模式法的收敛速度相较于常规SPGD控制算法分别提升了47.5%和29.4%。在大气湍流强度D/r0分别等于10、15、20时，以K-L模式系数作为控制参数时的校正效果和收敛速度均优于以Zernike模式系数作为控制参数时的情况。以上研究结果可为基于K-L模式的SPGD控制算法实际应用提供参考。

• 单位
  电子工程学院; 金陵科技学院