针对空间光干涉望远镜提出了一种基于四棱锥波前传感器的相位平移误差检测与闭环校正方法.该方法依次在三种不同波长条件下, 用四棱锥传感器检测两两子镜间的平移误差, 并依据实时测量结果控制子镜产生相应的校正平移量, 直到将平移误差校正到所用半波长的整数倍, 而后根据已知的波长数据和子镜平移量数据计算得到真实的平移误差, 进而对平移误差进行闭环校正.以两个子镜构成的空间望远镜为研究对象, 对该检测与闭环校正方法进行了仿真验证.仿真结果表明, 该方法可在500 μm范围内对相位平移误差进行准确闭环校正, 具有纳米级的精度与良好的重复性.

单层校正自适应光学系统只能在较小视场范围内对大气湍流进行有效校正,多层共轭自适应光学技术可以突破这种限制。介绍了层向多层共轭自适应光学系统基本结构及工作原理, 研究了层向多层共轭自适应光学系统的模拟, 内容包括: 如何产生动态大气湍流波前数据、基于四棱锥波前传感器的波前复原算法、基于模式法的变形镜闭环校正控制过程等。对单层和两层的层向共轭自适应光学系统进行了模拟仿真, 仿真结果表明: 层向多层共轭自适应光学系统采用了更多的导星来校正两层大气湍流, 比单层校正自适应光学系统具有更大的校正视场和更好的校正效果。

四棱锥波前传感器具有空间采样率高和光能利用率高等优点。要准确地从光瞳像中提取待测波前的斜率信息，需要事先对光瞳像的尺寸和位置进行标定。分析了光瞳像尺寸标定误差和位置标定误差对自适应光学系统闭环校正效果的影响。提出了一种对无调制四棱锥波前传感器光瞳像进行标定的方法，并在考虑系统像差和探测噪声的条件下对该方法进行了多次仿真实验验证。分析结果表明，即使系统存在像差（均方根小于1.7λ），该方法仍可以对光瞳像的尺寸和位置进行准确标定。该方法可应用于实际自适应光学系统。

大气湍流三维波前复原是星向多层共轭自适应光学中的关键技术。分析了星向多层共轭自适应光学系统中的大气湍流三维波前模式复原算法，并对该算法进行了数值仿真验证和误差分析。分析结果表明：当对2层大气湍流进行三维波前复原时，若采用自然导星，因平移像差不能被探测，导致平移和倾斜两种模式不能被准确复原；若采用激光导星，因平移和倾斜像差不能被直接探测，导致平移、倾斜、离焦和像散几种模式不能被准确复原；当对3层大气湍流进行三维波前复原时，模式混淆总是存在，无法消除，各层大气湍流波前不能被准确复原；当观测目标在探测高度的波前被自然导星光束完全覆盖时，其波前可以被准确复原。

For the Fizeau optical interferometric telescope system, the co-phasing detection of piston errors between subapertures plays an important role in realizing the high resolution of system. In this paper, the relationship between piston error and the main peak displacement of monochromatic interferogram of two sub-aperture system is analyzed based on physical principles, then the piston error detecting method is developed and clarified based on their linear relationship in the range of one wavelength. Furthermore, an innovative co-phasing detecting method based on grating dispersed interferogram with bandwidth light source is proposed, and its feasibility, detecting precision and dynamic range are analyzed in theory and studied in simulation. The results prove that with this method, the piston error between the two sub-apertures of the system can be soundly detected and its measuring error is less than 20 nm while the piston error is not more than 50 μm. In addition, the novel method solves the problems of 2π ambiguity and direction determination that might exist within some other detecting methods. Besides its millimeter level dynamic range, this new co-phasing detecting method provides a new way and an effective reference for in-depth research of co-phasing detecting techniques.

分析和介绍了自适应光学闭环系统中一种实用的实时多路自适应控制算法。该多路自适应控制算法综合考虑了大气湍流扰动以及自适应光学系统时间延迟对系统控制效果的影响，其各个控制回路的控制参数能根据外界扰动的变化进行实时的迭代调整，从而使系统始终工作在最优控制状态。利用61单元自适应光学系统上模拟的大气湍流扰动信号，实现了对变形镜各路控制电压进行闭环优化控制的多路自适应控制算法，并对该算法的收敛性、控制效果、控制带宽进行了仿真研究和分析。仿真结果表明，同经典比例积分控制算法相比，多路自适应控制算法具有更强的自适应性，可以更有效地减少外界扰动对自适应光学系统校正效果的影响，提高自适应光学系统的闭环控制带宽，改善控制特性。

介绍了校正大气湍流畸变波前像差的自适应光学系统中，基于预测控制技术对变形镜控制电压进行预测以减少自适应光学系统中时间延迟误差的方法。对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据，利用数值仿真方法，研究了基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测控制算法对自适应光学系统变形镜控制电压进行超前预测的方法，并与采用比例积分(PI)控制算法时的最好校正效果进行了比较。对比结果表明，采用预测控制的方法比经典PI控制的方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。

介绍了在校正大气湍流畸变波前像差的自适应光学系统中,基于神经网络技术对变形镜控制电压进行预测以减少自适应光学系统中时间延迟误差的方法。对受横向风影响的大气湍流畸变波前数据,利用数值仿真方法,研究了基于二阶学习算法的二层反向传播(BP)神经网络对自适应光学系统变形镜控制电压进行超前预测的方法,讨论了回溯帧数及学习速率对预测效果的影响,并与采用最小递归二乘(RLS)算法预测时的效果进行了比较。对比结果表明,基于二阶学习算法的二层BP神经网络预测方法比基于RLS算法的预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。