【摘要】：無波前傳感自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)具有良好的波前校正能力,.基于隨機并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的波前校正技術(shù)邑成熟應(yīng)用于波前畸變校正實驗中,并具備成本低、適應(yīng)環(huán)境能力強和搭建方便等優(yōu)點。但是無波前傳感自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的校正速度較慢,難以滿足波前畸變實時校正的要求。所以在本文中,主要研究利用圖形處理器(Graphic Processing Unit GPU)并行計算提升SPGD算法的收斂速度,以提高校正系統(tǒng)的動態(tài)相位補償能力。本文主要工作如下：1、介紹了無波前傳感自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、波前控制算法和光束質(zhì)量評價指標。使用正交Zemike多項式展開法和功率譜反演法模擬了不同強度的湍流相位屏,進行了光束在大氣傳輸?shù)墓鈱W(xué)仿真�；赟PGD算法進行了波前畸變的校正仿真，，對影響算法收斂速度的因素進行了分析。2、分析了SPGD算法的并行特性,設(shè)計了一種SPGD算法并行運算方案,并討論了并行化SPGD算法計算復(fù)雜度的變化。對變形鏡電壓更新、圖像濾波和光斑形心計算等模塊采用GPU并行計算實現(xiàn)加速處理,提升了校正速度。進行了仿真校正比較,驗證了GPU加速后校正系統(tǒng)的校正能力和速度優(yōu)勢。3、通過室內(nèi)實驗和外場相干光實驗驗證了 GPU加速的波前校正系統(tǒng)的性能。在室內(nèi)校正實驗中,時間加速比達到了2.5,斯特列爾比(Strehl Ratio,SR)則達到了0.8以上;而外場相干光校正實驗中,時間加速比達到了8.6,光斑能量更為匯聚,光束質(zhì)量得到提升,SR達到0.8以上。結(jié)果表明:本文設(shè)計的SPGD算法并行運算方案擁有更低的計算復(fù)雜度,可應(yīng)用于無波前傳感自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)中;經(jīng)GPU加速后,波前校正系統(tǒng)的校正速度得到了有效提升,同時具備良好的校正效果。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;O439

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