基于FPGA的自适应光学SPGD控制算法的实现方法技术

本发明专利技术是一种基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其实现步骤如下：随机扰动扰动模块，借助Matlab软件(不限于Matlab)产生多组伪随机序列，在FPGA中将每一组序列乘以扰动电压并添加相应的符号，生成正扰动和负扰动；性能指标函数计算模块，选取远场光斑的平均半径MR‑Mean Radius作为性能指标函数；计算变形镜电压控制模块，扰动施加完毕，采集图像数据并计算性能指标函数，用计算出的性能指标函数进行梯度估计，然后按照公式计算出控制电压。本发明专利技术方法其应用范围广适用于任何单元数的自适应光学系统，提高了FPGA实现SPGD控制算法方式的通用性，保证了无波前探测自适应光学系统的校正能力。

Implementation of adaptive optical SPGD control algorithm based on FPGA

【技术实现步骤摘要】
基于FPGA的自适应光学SPGD控制算法的实现方法
本专利技术属于自适应光学
，涉及到一种无波前探测自适应光学系统，特别是一种基于FPGA的自适应光学SPGD控制算法的实现方法。
技术介绍
美国陆军研究院的M.A.Vorontsov提出随机并行梯度下降(StochasticParallelGradientDescent:SPGD)算法，并将此算法应用到自适应光学领域。基于SPGD的无波前探测自适应光学系统不需要进行波前测量和相位重构，降低了系统的复杂性。进一步扩展了自适应光学技术的应用领域，尤其是常规自适应光学系统不能应用的领域。校正速度是自适应光学系校正能力的重要指标之一，SPGD控制算法通过迭代的方式寻找最优解。因此，算法的迭代速度对自适应光学系统校正能力起着关键的作用，而算法的实现方式对迭代速度又有着决定性的影响。另外，应用环境的多样性要求算法的实现方式具有一定的通用性。因此SPGD算法的实现方式需要同时满足实时性与灵活性两个要求。自适应光学系统中SPGD控制算法的实现方式有两种：一是使用软件编程的方法在通用PC机上实现，该方法具有实现简单、灵活性强等优点，但PC机运行的Windows是一款微内核、抢占式多任务、软实时的操作系统，按照线程的优先级高低顺序来进行任务的调度，从而导致整个系统的实时性较弱。二是通过硬件的方式实现。M.A.Vorontsov等人使用模拟超大规模集成电路(AnalogVLSI)实现SPGD控制算法，该方法迭代速度快，实时性强，满足自适应光学系统的要求，但是电路设计复杂，芯片成本高，而且缺乏灵活性。张金宝、张超等人使用FPGA实现SPGD控制算法。FPGA是一类可编程的集成电路，通过硬件描述语言表述其功能，可以将其配置成能够完成特定功能(如SPGD控制算法)的硬件电路，具有可重复编程、算法实现灵活等特点，而其专用硬件电路的本质又能够保证实时性的要求。但是，现有的FPGA实现SPGD控制算法的方式只是针对特定变形镜，应用范围有限。另外，现有技术没有对串行传入FPGA内部的图像数据进行矩阵恢复，这将导致部分性能指标函数无法用FPGA实现或者实现的方式不精确，降低了FPGA实现SPGD控制算法方式的通用性。同时，现有技术性能指标函数实现方式不精确，这将影响自适应光学系统的校正能力。
技术实现思路
：本专利技术的所需要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提出一种基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其应用范围广适用于任何单元数的自适应光学系统，提高了FPGA实现SPGD控制算法方式的通用性，保证了无波前探测自适应光学系统的校正能力。本专利技术所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本专利技术是一种基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其特点是，其步骤如下：(1)随机扰动扰动模块，借助软件(包括但不限于Matlab软件)产生多组伪随机序列，在FPGA中将每一组序列乘以扰动电压并添加相应的符号，生成正扰动和负扰动；(2)选取远场光斑的平均半径MR-MeanRadius作为性能指标函数,性能指标函数不限于MR；其中(x0,y0)是光斑的质心；I(x,y)表示对应坐标(x,y)处的像素灰度值；光斑的ROI区域是N×N，所以x,y∈[1,N]；(3)计算变形镜电压控制模块，根据公式u(n+1)＝u(n)-γΔu(n)ΔJ(n)计算控制电压，性能指标函数MR往极小值方向优化，γ取正值。本专利技术所述的基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其进一步优选的技术方案是：SPGD算法中随机扰动电压的特性，对借助Matlab软件(不限于Matlab)产生多组伪随机序列提出了相应的要求：a、路数等于变形镜单元数；一个N单元的变形镜需要N路伪随机序列；b、伪随机序列两两相互独立；相互独立可避免变形镜的各驱动单元间相互耦合；c、伪随机序列符合伯努利分布，两个样本值出现的概率各为0.5。SPGD控制算法通过对多路的控制参数加入随机并行扰动，使用性能指标测量值的变化量与控制参数的变化量进行控制参数的搜索。本专利技术所述的基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制方法，该方法采用以下步骤实现SPGD控制算法：(1)借助软件生成随机数序列，并存入FPGA的开发板；(2)FPGA读取随机序列并生成扰动电压{Δun},(j＝1,...,N,|Δu(n)|＝0.2,sgn(Δu(n))＝±1)；(3)FPGA向变形镜施加正扰动u(n)+Δu(n)，u(n)是第n-1迭代计算出的控制电压，采集图像数据，计算性能指标函数(4)FPGA向变形镜施加负扰动u(n)-Δu(n)，采集图像数据，计算性能指标函数(5)求出步骤(3)、(4)性能指标函数的变化量根据变化量计算梯度γΔu(n)ΔJ(n)，根据公式u(n+1)＝u(n)-γΔu(n)ΔJ(n)完成变形镜控制电压的计算；重复步骤(3)～(5)，进行多次迭代，直到寻找到变形镜的最佳控制电压，使得初始像差(ψ(r))与变形镜的校正相位(m(r))的和趋近于0。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1.本专利技术利用FPGA实现SPGD控制算法，实现方便且具有一定的灵活性，又能够保证实算法实时性的要求。2.本专利技术利用图像数据存储在FPGA内部ROM核的地址位，设定判断条件，对图像数据进行矩阵恢复，常用的性能指标函数都能用FPGA准确实现，提高FPGA实现SPGD控制算法方式的通用性，也不会因为性能指标函数的计算影响基于FPGA的SPGD控制算法的无波前探测自适应光学系统的校正能力。3.本专利技术在矩阵恢复完成后，用两个计数器和一些辅助信号对图像数据进行精确定位，在FPGA内部规定图像数据与矩阵坐标之间的关系，按照质心公式完成质心计算过程的编译，准确的计算出图像矩阵的质心。本专利技术用FPGA实现MR计算模块的方式精确性更高，基于FPGA的SPGD控制算法的无波前探测自适应光学系统的校正能力更强。4.通过理论分析，可以知道增益系数和扰动幅度都是正常数。本专利技术在预处理部分将两者相乘，结果为一个正常数，在FPGA内部直接定义这个常数，减少了乘法器的使用，节约FPGA的内部资源，同时减少了算法的复杂性，一定程度上提高了算法的计算速度。附图说明图1为生成随机扰动的时序图；图2为计算性能指标函数MR的流程图；图3为性能指标函数MR分子分步计算的时序图；图4为计算变形镜控制电压的流程图；图5为计算变形镜控制电压部分时序图；图6为基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实验系统的结构框图。具体实施方式以下参照附图，进一步描述本专利技术的具体技术方案，以便本领域的技术人员进一步理解本专利技术。以下实施方式以97单元变形镜为例：一生成随机扰动电压模块：...

【技术保护点】
1.一种基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其特征在于，其步骤如下：/n(1)随机扰动扰动模块，产生多组伪随机序列，在FPGA中将每一组序列乘以扰动电压并添加相应的符号，生成正扰动和负扰动；/n(2)选取远场光斑的平均半径MR-Mean Radius作为性能指标函数，/n

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其特征在于，其步骤如下：
(1)随机扰动扰动模块，产生多组伪随机序列，在FPGA中将每一组序列乘以扰动电压并添加相应的符号，生成正扰动和负扰动；
(2)选取远场光斑的平均半径MR-MeanRadius作为性能指标函数，



其中(x0,y0)是光斑的质心；I(x,y)表示对应坐标(x,y)处的像素灰度值；光斑的ROI区域是N×N，所以x,y∈[1,N]；
(3)计算变形镜电压控制模块，根据公式u(n+1)＝u(n)-γΔu(n)ΔJ(n)计算控制电压，性能指标函数MR往极小值方向优化，γ取正值。


2.根据权利要求1所述的基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其特征在于，产生多组伪随机序列借助Matlab软件。


3.根据权利要求1所述的基于FPGA的无波前探测自适应光学SPGD控制算法的实现方法，其特征在于，随机扰动电压的扰动路数多，且为随机性；随机扰动电压借助Matlab软件产生多组伪随机序列的要求是：
a、路数等于变形镜单元数；一个N单元的变形镜需要N路伪随机序...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨慧珍，吴阳，徐奇，龚成龙，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，江苏省海洋资源开发研究院连云港，
类型：发明
国别省市：江苏;32