优化的混合算法提升无波前传感器自适应光学系统性能

本文探讨了在无波前传感器的自适应光学（Wavefront Sensor-less Adaptive Optics, WSAO）系统中，如何通过结合两种不同的算法策略来提高系统的性能和效率。传统的无波前传感器自适应光学系统广泛采用随机梯度下降（Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD）算法，尽管这种方法在一定程度上实现了补偿，但其收敛速度相对较慢，对于高阶像差模式的感知和处理有限。 modal-based（模态基）算法，通常能够提供更快的收敛速度，这是因为它们针对每个独立的像差模进行优化。然而，实际应用中，由于可调镜（Deformable Mirror, DM）的有限行程，往往无法有效捕捉高阶模式，或者使得闭环校正变得不适用。为了克服这些限制，作者提出了一种混合方法，它将SPGD和modal-based算法的优势结合起来。 这种混合策略旨在利用modal-based算法的快速收敛特性来处理易于控制的低阶模式，同时利用SPGD算法处理难以探测的高阶模式。在实验中，作者展示了这种混合方法能够在保持与纯SPGD相当的校正效果的同时，显著减少迭代次数，从而提高了整体系统的稳定性和效率。 研究中，作者可能采用了先用modal-based算法进行预处理，再导入SPGD算法进行微调的策略，或者是在每个迭代步骤中动态地切换算法，以兼顾速度和精度。混合方法的实施需要精确的模态识别技术以及对DM动态范围的合理利用，以确保所有重要的像差模式都能得到有效补偿。 该研究的创新之处在于它提供了一个实用的解决方案，使得无波前传感器的自适应光学系统能够在有限硬件条件下实现更高效的补偿过程，这对于高分辨率成像和天文观测等领域具有重要意义。OCIS分类代码表明，这项工作涉及到了光学信息处理和成像科学的关键领域，而发表的doi标识了文章的具体位置，可供读者进一步查阅和引用。