研究了稀疏孔径镜面硬点与边缘传感器布局对稀疏孔径相对位姿控制精度的影响。利用离散孔径镜面几何特性, 建立了一个由7个圆形子孔径组成的主镜模型, 并推导了子孔径间相对位姿控制矩阵。鉴于控制矩阵条件数大这一特点, 采用广义最小二乘法求解, 引入岭估计并给出了控制矩阵误差函数上确界, 分析了128种边缘传感器与硬点布局以及几何距离对控制矩阵条件数的影响。仿真结果表明: 硬点和边缘传感器的几何布局与系数矩阵存在内在联系; 离散孔径相对位姿控制系数矩阵存在严重的复共线现象,法矩阵出现严重病态; 硬点布局与改善系数矩阵病态性弱相关; 在硬点布局一定时, 增大相邻两边缘传感器间距, 控制矩阵条件数明显减小。针对控制矩阵病态问题,采用岭估计通过选择合适的岭参数病态特征得到了有效抑制, 该方法更能有效利用冗余的边缘传感器结构, 实现数据融合并保证测量系统的稳定可靠。

为了提高自适应光学系统中人眼波前像差的重建精度, 进而提高自适应光学图像中的点扩散函数重建精度, 提出了一种基于部分岭估计的 Zernike模式前重建算法。首先, 基于 Zernike模式波前重建模型, 分析了常用的模式系数求解方法; 其次, 在最小均方误差意义下, 将部分岭估计的概念引入到自适应光学系统的波前重建算法中, 通过确定最优岭估计参数来改善最小二乘估计的奇异性, 从而抑制波前探测中测量误差的进一步被放大; 最后, 讨论了在波前斜率误差的影响下由两种算法所产生的误差大小。仿真实验结果表明: 在波前重建算法中引入部分岭估计可有效减小模式系数的均方误差, 相对于奇异值分解法减小了 8%~10%, 在波前探测测量误差增大的情况下, 部分岭估计的波前重建精度要高于最小二乘估计法, 有利于自适应光学后期中基于波前探测的图像复原研究。