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        《中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)》 2019年
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        太陽多層共軛自適應光學波前斜率實時測量相關算法研究

        王黃銘  
        【摘要】:傳統自適應光學受大氣非等暈性的限制,只能在等暈區(角尺度10''左右)校正大氣湍流的影響,達到接近望遠鏡衍射極限的成像分辨力,無法滿足對太陽活動區(角尺度通常為1'~2')的高分辨力觀測要求。多層共軛自適應光學(MultiConjugate Adaptive Optics,MCAO)對大氣湍流進行三維波前探測,獲取不同高度處大氣湍流引起的波前像差,控制位于強湍流層共軛位置的變形鏡,對波前畸變進行分層校正,從而實現大視場高分辨力成像。太陽多層共軛自適應光學系統利用大視場相關夏克-哈特曼傳感器同時探測多個視線上的波前畸變,相比傳統自適應光學系統,波前斜率計算量急劇增加。此外,太陽自適應光學系統工作在白天時段,大氣視寧度差,相比夜天文自適應光學系統,傳感器采樣頻率和系統帶寬更高,波前斜率計算的實時性要求也更高。因此,太陽多層共軛自適應光學系統波前斜率測量不僅要保證斜率計算的準確性,還要滿足實時性。本文基于多核CPU硬件平臺,針對大視場相關夏克-哈特曼傳感器圖像的特點,在保證準確率的前提下對波前斜率的計算方法進行加速優化。本文主要內容及創新點如下:針對太陽目標的大視場相關夏克-哈特曼傳感器采用相關算法計算波前斜率,常用的相關算法有空間域的歸一化互相關算法和頻域的相位相關算法,本文從計算量和并行度兩個角度出發,對兩種算法分別進行分析優化。計算量優化時,針對歸一化互相關算法,主要從減小搜索區域、分子和分母計算量三個方面出發,通過邊界部分相關、快速傅里葉變換和本文提出的改進的積分圖法,精簡算法本身的計算量。相位相關算法的計算量優化,主要通過對快速傅里葉變換的倒位序操作和蝶形運算結構進行優化來實現。并行度優化時,分別從線程級、指令級和數據級三個層次,對兩種算法進行優化。針對歸一化互相關算法,本文提出了一種細粒度的并行算法,將圖像卷積展開為矩陣向量乘法以方便進行線程級并行,并采用適當的分配方式使各分支之間負載均衡。相位相關算法也盡量做了同等程度的優化。本文對優化前后的算法進行仿真分析,比較它們運行時間的均值、最大值、標準差和準確率等指標。基于4核CPU平臺,對2000幀大視場相關夏克-哈特曼傳感器圖像進行斜率測量,仿真結果表明,優化的歸一化互相關算法完成1幀圖像斜率計算的平均時間為11.514毫秒,速度較不作任何優化的歸一化互相關算法提升了約7倍,較基于fftw3庫的相位相關算法快1.4倍左右。另外,與其他斜率測量算法相比,優化的歸一化互相關算法單幀斜率計算耗時的標準差、最大值均更小,具有更強的魯棒性,丟幀的風險更低。此外,在固定偏移量滑動窗口仿真試驗中,改進的歸一化互相關算法能夠得到正確的測量結果。綜合分析仿真結果,優化的歸一化互相關算法在實時性和準確性上表現更優。因此,將優化的歸一化互相關算法代碼移植進室內的太陽多層共軛自適應光學實驗系統,通過擴展點源目標的正弦擾動實驗,驗證了算法的正確性,并在基于Intel i7-6950X十核CPU的室內試驗平臺上達到了大于900Hz的測量幀頻。實驗結果表明,優化的歸一化互相關算法能夠實現系統的波前斜率實時測量。本文研究的內容為太陽多層共軛自適應光學系統的波前斜率測量和類似的應用場景提供了技術支持,開拓了新思路,同時兼具研究意義和工程價值。
        【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
        【學位級別】:碩士
        【學位授予年份】:2019
        【分類號】:O439;P182.2

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