基于波前梯度平方的自适应光学优化校正算法

为提高随机并行梯度下降(SPGD)算法的波前像差优化校正的收敛速度,从SPGD算法原理出发,分析算法迭代中制约其收敛速度的因素,提出一种基于波前像差梯度平方寻优的随机并行梯度下降算法。通过理论公式推导,分析波前梯度平方和波前随机扰动量的线性关系,并利用远场光斑的归一化二阶矩,近似计算波前像差梯度平方,最终实现波前像差的优化校正。随后采用数值仿真方法对比分析已有的SPGD算法和本文算法的收敛速度和校正效果。最后通过菲涅耳波带片波前像差的无波前传感自适应光学校正实验,进一步验证算法的性能。数值仿真和校正实验结果一致,表明本文算法具有更快的收敛速度,适应性更强。