摘要: 在对天文目标进行成像观测时，大气湍流效应会使波动相位发生畸变，并可能导致相位严重退化，从而给成像带来很大困难。自适应光学系统是通过实时自动改善光波波前质量实现对光波静态相差和动态相差的校正。随机并行梯度下降（Stochastic Parallel Gr... 展开 在对天文目标进行成像观测时，大气湍流效应会使波动相位发生畸变，并可能导致相位严重退化，从而给成像带来很大困难。自适应光学系统是通过实时自动改善光波波前质量实现对光波静态相差和动态相差的校正。随机并行梯度下降（Stochastic Parallel Gradient Descent: SPGD）算法是近年来发展的一种新型优化算法，通过对所有变量施加随机扰动来测量各变量梯度估计的梯度下降算法。它不依赖波前相差检测，而是通过直接优化系统性能评价函数实现对波前畸变的校正。基于SPGD算法的自适应光学系统不仅简化了系统结构，节约了成本，而且因SPGD算法收敛速度快，精度高等优势，使得基于SPGD算法的波前校正技术成为了自适应光学领域的研究热点。 首先，本文对自适应光学原理、发展现状、SPGD AO(自适应光学)系统进行了阐述，详细介绍了随机并行梯度下降算法的基本原理，并分析了影响SPGD算法收敛速度的因素，给出了系统性能评价函数选取的方法及对校正效果的影响。 其次，基于SPGD算法在波前畸变校正上的优势，设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的自适应光学波前控制平台。设计采用Altera FPGA作为算法控制器，详细介绍了该平台各功能模块的硬件电路设计流程和工作原理，完成了系统的程序设计和仿真，并给出了各程序设计方法。 收起