对Zernike模式法重构19单元哈特曼测量波前的研究

通过对19单元哈特曼测量和模式法重构波前的过程进行数值模拟,研究了Zern ike模式法重构波前时耦合和混淆出现的原因、条件、程度和数学算法的表现。确定了在综合考虑最高可识别模式和计算稳定性同计算工具关系的情况下,选择最佳重构阶数的基本原则。同时对19单元哈特曼复原精度进行了评价,得出模式耦合是影响精度的主要因素,得到了模式法波前测量的适用条件,为利用哈特曼进行光束质量诊断提供了依据。     

利用Zernike法进行激光小尺度畸变波前的重构

提出利用阵列菲涅耳波带片作为波前分割传感,采用Zernike模式法进行高功率系统激光束小尺度相位畸变波前重构方法。通过数值模拟讨论了畸变波前的纹波尺寸因子、畸变波前的幅度大小对波前探测重构的精度影响,并得到小尺度畸变波前重构的Zernike的优化价数。     

GPU计算液晶自适应光学波前重构的并行性研究

研究了图形处理器(GPU)计算液晶自适应波前重构的并行性。介绍了液晶自适应光学的Zernike模式波前重构算法,论述了GPU的通用架构和GPU实现波前重构的方法。在此基础上提出了利用GPU拥有的RGBA4个颜色通道进行并行计算,进一步加快计算速度,最后给出了实验结果。结果表明:在GPU计算波前重构时,利用RGBA颜色通道的并行计算,将计算速度提高了3倍多。     

穿越流场激光像差特性的动态测量——H-S波前传感器方法

用H-S(Hartmann-Shack)波前传感器可以精确测量穿过超声速流场的激光动态波面及其变化过程,进一步计算还可以获得光束质心漂移、远场分布等数据。讨论了利用H-S波前传感器测量穿过超声速流场激光波面的原理,并采用模式法进行波前重构,得到了在几种流场条件下的激光波面像差特性如PV和RMS、各阶Zernike像差系数,环围能量分布和Strehl比等。结果表明,采用H-S传感器进行测量、并用模式法进行波前重构可以较好反映流场建立、稳定和结束过程中各阶Zernike像差的变化。比较无流场和给定参数的超声速流场,激光穿越后产生的最明显变化为离焦A3和低阶像散A5的增大。     

路径导引的四波横向剪切干涉波前重构方法

为了解决区域法在四波横向剪切干涉波前重构过程中噪声误差沿积分路径累积影响波前重构精度的问题，本文提出了一种路径导引的四波横向剪切干涉波前重构方法。首先分析了噪声环境下无积分路径导引的区域法波前重构存在噪声误差累积的缺陷，然后在此基础上建立了基于差分相位导数偏差的积分路径评价图模型，并给出了基于积分路径导引的波前重构算法流程。为了验证所提方法的有效性，本文进行了理论仿真研究，结果表明在不同信噪比噪声下所提方法能有效地阻止噪声误差的传播和累积。搭建了基于纯相位型液晶空间光调制器的实验验证装置，实验结果表明：所提方法重构波前与理论波前残差的RMS相比无积分路径导引区域法重构波前与理论波前残差的RMS降低了39.7%，且所提方法重构波前PV值与理论波前PV值的偏差相对无积分路径导引区域法重构波前PV值与理论波前PV值的偏差减小了1.6943λ。所提方法可为提高噪声环境下四波横向剪切干涉波前重构精度提供一种有效方法。     

基于Zernike多项式大气湍流条件下光纤耦合效率的数值分析

目前,对光纤耦合效率的数值模拟方面的研究较少,并且主要是运用功率谱反演法即傅里叶变换法进行数值模拟,介绍了大气湍流对激光光束传播的影响,然后采用Zernike多项式法对光纤耦合效率进行模拟研究,这种方法对于后续的波前重构和自适应光学系统闭环控制而言,物理概念更清晰,可以选择特定的光学像差进行波前的重构和控制,计算方法较简单。     

方形区域上哈特曼波前重构算法比较研究

方形区域上的哈特曼波前传感器的波前模式重构算法中可用Zemike多项式、方域上正交的Zemike多项式以及Lgendre多项式来重构波前相位.本文研究了三种多项式在方域上的波前重构算法,并分别通过模拟波前和实验验证了三种算法的正确性,同时对其重构精度进行了比较研究.结果表明:对于方形区域上的波前重构,上述三种多项式都能正确地重构出待测波前,它们的重构精度差别不大,相比之下,方域上正交的Zemike多项式的对待测波前的重构精度更高.     

低速湍流中的气动光学效应实验研究

应用二维哈特曼(Hartmann)波前测量系统，对光束在二维低速热射流传输中的气动光学效应进行了测量。应用模式法，通过孔径斜率进行了波前重构，结果表明热射流使波前产生较强的随机畸变。同时通过对子孔径波前斜率的时间变化测量结果进行了相关函数计算，计算显示出互相关函数随空间相对位置表现出一定规律的变化，由此分析了热射流场中涡结构的运流速度、涡结构尺度等湍流中重要的特性。这些初步测量和分析结果表明通过哈特曼波前测量法既可研究光束在湍流场中引起的波前变化规律，同时还可以应用于湍流场流场参数的间接分析。     

哈特曼与CCD传感器信标光轴精密定位对比

捕获、对准和跟踪是大气激光通信系统的核心技术,信标光轴的精密对准可提高通信的稳定性和降低通信误码率.信标光轴的对准主要是对大气激光通信中光束到达角的计算,应用传统的CCD传感器的光斑质心算法,在强湍流的扰动下已经无法准确地测量光束的到达角;提出了应用哈特曼传感器对波前进行探测,采用Zernike多项式模式法重构波前实时...     

菲涅耳衍射光场分布的数值计算与数字重构

本文研究了光场分布的数值计算与数字重构方法．从光的菲涅耳衍射、波前相位重构入手，对连续信号进行了离散化处理，给出了数值计算公式．对光波通过矩形孔径、圆形孔径传播后的光场分布和干涉全息图的波前重构进行了数值计算．仿真结果表明数值计算更加直观地展现了光的特性，并提供可视化的验证．     

最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的研究

该文根据r重平移不变子空间采样模型,提出了一种基于最小二乘法的r重平移不变子空间采样重构方法,并且获得了重构滤波器的频域表达式;同时利用Hilbert空间投影理论分析了重构误差;最后,以调幅信号为例,验证了最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的可行性。     

FD-MEI方法和变尺度优化技术应用于二维电磁成像

本文从电磁散射的微分方程出发,利用不变性测试方法（ＭＥＩ方程）与有限差分法求解电磁散射问题,邮等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场偏差的平方为目标函数,通过共轭梯度法与变尺度优化地优化介质参数使目标函数达到最小值来重构散射体,导出了目标函数梯度的精确计算公式,最后给出了基于测量数据的反演结果。     

快速多极子和遗传算法在电磁成像中的应用

从电磁场的积分方程出发,利用快速多极子（ＦＭＭ）加速矩量法（ＭｏＭ）计算导体柱电磁散射的过程;以散射场的测量值与计算值的平均偏差为目标函数,以导体柱截面形状参数为优化变量,利用遗传算法（ＧＡ）进行优化迭代,来重构目标导体柱的电磁影像。对美国空军ＲＯＭＥ实验室提供的实际数据（Ｉｐｓｗｉｃｈ数据）进行了电磁成像;并给出了对较大导体柱电磁成像的例子。     

Mexico 草帽小波与电离层CT反演

电离层ＣＴ技术中由于数据采集系统的几何结构存在局限性,致使探测所得数据不导致其成为不完全数据重建问题。投影中的采样点不均匀,且由投影谱通过Ｆｏｕｒｉｅｒ中心切片原理组合而得的二维谱平面不完全可知,若要用变换方法重建成象,需要对其进行估计。     

星载SAR DPCMAB技术的方位向非均匀采样研究

在星载SAR分离相位中心方位多波束(DPCMAB)系统中,发射脉冲盲区和星下点回波盲区的存在会引起方位向非均匀采样,从而在方位向冲激响应的主瓣两侧产生不期望的尖峰。该文采用Spectral-Fit法和时域重构法在不影响图像性能的基础上,消除了非均匀采样带来的影响。最后通过对两者运算量的分析,指出时域重构法优于Spectral-Fit法。     

基于SFS方法的超空泡三维重构研究

有关超空泡的三维重构研究对于超空泡的水下试验测试和相关研究工作有着深远的意义。通过采用阴影恢复图像的方法（即SFS方法）对超空泡的实验图像进行三维重构,并与理想光照条件下的半球重构图像进行对比分析,为以后有关超空泡的三维重构研究提出了改进的方法。     

方位多通道合成孔径雷达数据重建方法

多通道合成孔径雷达可以突破传统SAR不能同时实现高分辨宽测绘带的限制,是SAR发展的必然趋势,在成像处理时,它必须重建方位均匀采样数据。该文提出了一种基于降升调频斜率技术的处理方法,利用线性调频信号特性对方位非均匀数据进行解线性调频处理,然后采用升采样参考函数进行逆解线性调频处理,即完成方位数据的均匀重建。文中给出了信号处理流程,并与重建滤波器组法进行了比较。仿真结果证明了理论分析的正确性。     

水平集方法中符号距离函数快速重构

符号距离函数重构是水平集方法中必不可少、且相当费时的步骤。本文分类比较了符号距离函数的构造方法;对两类快速算法:基于程差方程的显式方法和基于偏微分方程的隐式方法,进行不同程度的改进;通过对比实验验证算法有效性,从实验结果分析了各方法的优缺点。最后介绍两类方法在水平集方法图像分割中的具体应用。     

基于多尺度低秩模型的心脏磁共振成像方法研究

本文提出一种基于多尺度低秩模型（MSL,Multi-Scale Low rank）的磁共振成像方法,该方法将矩阵分解成多尺度的块低秩矩阵之和,并将多尺度块低秩矩阵之和的最小化作为约束条件用于磁共振成像.两种不同的心脏磁共振数据用于验证本文所提出算法重构磁共振成像的精度.实验结果表明,相比于k-t SLR（k-t Sparsity Low Rank）和L+S（Low Rank plus Sparse）方法,所提出的MSL方法具有更好的重建效果,获得更高的重构信差比（signal to error ratio）,并具有更好地结构相似性,但需要更长的重构时间.     

基于SL0压缩感知信号重建的改进算法

SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在“锯齿效应”,并且SL0算法及其改进算法(NSL0)中的连续函数“陡峭性”不大,使近似L0范数的估计不精确、收敛速度慢。本文采用“陡峭性”大的近似双曲正切函数,结合修正牛顿法和阻尼牛顿法,提出一种更快速高效的信号重建算法(ANSL0)。数值计算结果表明,在相同的条件下,相比SL0和NSL0算法,ANSL0算法在匹配度、峰值信噪比和信噪比方面都有了较大提高。