基于大气层析技术的波前重构算法研究

基于大气层析技术的波前重构算法是新一代大视场自适应光学系统的核心技术之一,其基本思想是将大气湍流分为不同高度的若干等效薄层，使用不同视场角的多颗激光导引星或自然导引星作为信标进行波前检测,在每层(或每一信标)的共轭位置放置变形镜对大气湍流引起的波前畸变进行校正,从而获得比传统自适应光学大几十倍的视场。根据观测目标和台址大气条件可以衍生为多层共轭自适应光学（MCAO）、多目标自适应光学（MOAO）、基层自适应光学（GLAO）,在国际的大望远镜或极大望远镜项目如TMT、E-ELT、LBT中，这三种AO系统常混合使用。由于大气层析方法和相应的波前重构算法是这三种AO系统的设计基础，对它的研究可以应用于我国未来的极大望远镜（如CFGT）的设计和建造；有研究表明，GLAO系统很适用于南极大气湍流的校正，因此，该研究课题也可为我国下一步在南极建造大口径望远镜的AO系统做理论准备。

本课题中，我们首先研究了光强补偿算法的恢复精度和测量范围，研究发现在不满足近轴条件或波前误差很大时，该算法的恢复精度差，由此我们从理论上分析和推导了了光强补偿算法在实际系统中的修正，然后通过模拟验证了修正结果。将理想系统的光强补偿算法与修正光强补偿算法恢复出的波前进行比较，证明修正后的光强补偿算法更加适用于实际系统的波前恢复。利用光强补偿算法，我们首次提出了基于光强补偿的单幅离焦图像波前恢复算法。我们先进行了算法理论推导，而后针对hubble望远镜进行了模拟，模拟表明恢复的波前残余像差rms=9.98nm;我们通过对maksutvo望远镜的模拟表明在大遮拦比情况和轴外边界视场的情况下该算法仍然具有较好的结果;最后我们对模拟系统的误差进行了分析。我们提出的基于单幅离焦图像的新型波前恢复算法相比常用的SH波前传感器有一个明显的优势，即结构简单，检测视场大，对于大气层析自适应光学技术，该方法可以避免放置多个SH波前传感器指向不同的导星，简化了系统，我们对其在大气层析的应用做出理论分析。宽视场自适应光学常采用激光导星作为波前检测和校正信标。激光导星主要分为钠导星和瑞利导星，最后我们讨论了相对简单的瑞利激光导星的总体设计。