本论文详细介绍了基于改进的模拟退火(Simulated Annealing，SA)算法的波前畸变校正方法的研究。SA算法是自适应优化算法中一种性能优良的算法，有望应用于对大气信道中光束动态波前畸变的实时校正。本论文根据波前畸变的特点，对SA算法的状态生成函数、冷却进度表等参数进行了改进和优化，提高了SA算法的校正效率；采用像质评价函数作为SA算法的目标函数来实现对畸变波前的校正，并提出了一种基于衍射成像原理的像质评价函数，该函数能很好地反映像面光斑质量，提高SA算法的校正效果。首先，介绍了SA算法的物理模型和应用原理，将SA算法与其它几种常用的自适应算法进行了比较，分析了算法的收敛性和校正效果，并针对大气信道中光束波前畸变的特点对SA算法提出了改进方案。其次，介绍了几种常用的像质评价函数的定义和使用原理，在此基础上提出了一种基于衍射成像原理的像质评价函数J，从理论上证明了函数J的收敛性并对其进行了进一步优化。随后，介绍了基于改进的SA算法的波前校正系统的组成，构建了波前畸变校正系统的仿真模型；利用功率谱反演法构建了大气湍流数值模型，得到了不同湍流强度下的静态畸变波前。最后通过数值仿真的方法，将改进后的SA算法应用于波前畸变校正系统中，对不同湍流强度下的静态畸变波前进行了校正，验证了SA算法用于波前畸变校正的可行性。将像质评价函数J作为SA算法的目标函数用于波前校正过程中，并与常用的像质评价函数SR进行了对比，验证了像质评价函数J在校正效果和稳定性上的优势。