【摘 要】
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应用自适应光学（Adaptive optics,AO）技术校正光束经随机介质传输时的波前相位畸变,消除其对成像系统的影响。当波前像差快速变化时,迭代时间长、收敛受限的传统算法无法达到自适应光学系统实时校正波前的要求。因此,本论文提出了基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization,BO）下的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的非迭代式波前校
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应用自适应光学（Adaptive optics,AO）技术校正光束经随机介质传输时的波前相位畸变,消除其对成像系统的影响。当波前像差快速变化时,迭代时间长、收敛受限的传统算法无法达到自适应光学系统实时校正波前的要求。因此,本论文提出了基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization,BO）下的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的非迭代式波前校正方法实时补偿波前。针对自适应光学与CNN的融合,利用Kolmogorov谱产生随机Zernike多项式的系数,拟合波前像差,获得光强畸变图样。在此基础上,CNN将光强图作为训练样本,通过样本学习特征,可采用均方误差损失函数、自适应矩估计（Adam）及Dropout的方法训练一个预测Zernike系数的模型。接着在Python平台和Tensorflow框架下,数值仿真利用贝叶斯优化方法,完成了模型选取及性能验证。在模型选取时,使用两次BO方法调整模型,得到200次迭代收敛的三层网络参数及训练参数,据此利用16000组样本训练网络,获得损失函数降至0.1左右的贝叶斯优化下的3层卷积神经网络（Convolutional Neural Network of three layers under Bayesian Optimization,CNNUBO3）模型。在性能验证方面,通过CNNUBO3与传统随机并行梯度下降算法（SPGD）及遗传算法的比较发现,在弱湍流时,CNNUBO3明显优于SPGD和遗传算法,平均校正时间降低至1ms,性能指标均有提升。验证CNNUBO3在无波前传感自适应光学系统中的应用效果时,设计了非迭代波前校正的实验方案。在模拟湍流时,相位屏根据不同折射率改变光束的光程,扰动波前相位,而使用可变形镜生成共轭的畸变波前相位,可抵消相位屏改变的光程。因此,CNNUBO3据光强图输出Zernike系数,控制压电变形镜产生相应面型,校正波前。实验结果表明,应用CNNUBO3对光束校正后,斯特列尔比和像清晰度函数有明显改变,系统校正时间可降至1.6ms。通过仿真和实验证明基于BO下的CNN波前校正方法可行,且相对于传统方法在时间和性能上有一定的提升。
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