一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，数据样本预处理；步骤2，计算数据样本的自协方差函数

【技术实现步骤摘要】
一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法
本专利技术属于无线激光通信
，涉及一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法。
技术介绍
自适应光学技术(AO)能够实时补偿光在传输过程中由传输介质引起的随机波前畸变，进而被广泛应用天文观测、空间目标观测和激光传输等系统。近年来，随着相关理论和技术的不断发展，自适应光学技术在光通信、医学成像、激光加工等众多领域取得了进一步的应用。波前控制作为自适应光学系统的关键技术之一，直接影响自适应光学系统的波前校正性能。而自适应光学系统对波前控制器有着实时性要求：Shack-Hartmann波前传感器必须在第N+1帧图像输出结束以前，完成对第N帧图像的处理并输出变形镜各单元的控制电压，波前控制器的运算延时Δt必须小于CCD的采样周期T。在需要对大气湍流进行实时校正的自适应光学系统中，Shack-Hartmann波前传感器的采样周期在毫秒量级，在这么短的时间内完成波前控制器的运算任务难度非常大。因此，如何提升自适应光学的校正同步性逐渐成为该领域关注的热点。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，解决了现有技术中存在的自适应光学系统的校正无法同步性的问题。本专利技术所采用的技术方案是，一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，数据预处理对通过自适应光学系统测量出的各个时刻的X方向和Y方向的斜率值，取n个数据样本值Zt，其中，Zt表示X方向或Y方向测得的斜率值，对每个数据样本值做变换，得到每个数据样本的平稳序列其中，表示X方向或Y方向斜率值的均值，其中，Zj表示X方向的斜率值Xj或Y方向的斜率值Yj；步骤2，计算数据样本的自协方差函数自相关函数以及偏相关函数的数值，k＝0,1,2,....,K；步骤3，把数值分别作出点图，按“截尾”、“拖尾”情况，确定模型的类别与阶数p，q；步骤4，根据步骤3确定的模型和对应的模型公式计算参数估计值以及误差值然后将计算参数估计值带入对应的模型公式中，得到估计的模型；步骤5，将步骤1经过预处理的数据样本代入估计的模型中，等式两边同时取估计值并且将1代入方程即可获得一步预测值。本专利技术的特征还在于，步骤2具体为：计算数据样本的自协方差函数计算数据样本的自相关函数计算数据样本的偏相关函数：步骤3具体为：若ρk拖尾，φkk在k＝p处截尾，则确定为自回归模型AR(p)；若ρk在k＝p处截尾，φkk拖尾，则确定为平均滑动模型MA(q)；若ρk拖尾，φkk拖尾，则确定为混合模型ARMA(p，q)，其中，p>0，q>0。ρk或φkk拖尾是指：ρk或φkk随着k无限增大以负指数的速度趋向于零，即当k相当大时有|ρk|＜ce-δk或有其中c＞0，δ＞0，都是常数；ρk或φkk截尾是指：φkk或ρk步骤4具体为：若为AR(p)模型，则模型的公式表达为：Wt＝φ1Wt-1+φ2Wt-2+φ3Wt-3+...φpWt-p+at；其中，at是白噪声；根据公式(9)推算出：取k＝p，则得到白噪声方差，即就是误差值的表达式为：若模型为MA(q)滑动平均模型，则模型的公式表达为：Wt＝at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3...-θqat-q则：解出和解出若为ARMA(p，q)混合模型，则模型的公式表达为：Wt-φ1Wt-1-φ2Wt-2-φ3Wt-3...-φpWt-p＝at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3...-θqat-q根据公式(11)计算出然后令W't＝φ1Wt-1+φ2Wt-2+φ3Wt-3+...φpWt-p+at，则ARMA(p，q)混合模型公式表达为：Wt'＝at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3...-θqat-q，其中，E是为取平均符号；然后将通过公式(18)计算的γk的值带入公式(19)，得到方程组，再解方程算出和步骤5具体为：若为AR模型，Zt＝θ0+φ1Zt-1+...+φpZt-p+at，令t＝k+l，得到：Zk+l＝θ0+φ1Zk+l-1+φ2Zk+l-2+...+φpZk+l-p+ak+l(20)两边去估计值：故此时，当l＝1时，则得到一步预测值；若为MA模型：已知则Wt＝at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3...-θqat-q表示为令t＝k+l得到：当l＝1时，则得到一步预测，然后计算at，取t＝1，令得取t＝2，依次类推得到若为ARMA模型：Zt-φ1Zt-1-φ2Zt-2-φ3Zt-3-...φpZt-p＝θ0+at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3-...-θqat-q(23)则，Zt＝θ0+φ1Zt-1+φ2Zt-2+...+φpZt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3-....-θqat-q，令t＝k+l，两边取估计值得到：当l≤p时当l＞q时，将(24)式改写为：at＝-θ0+Zt-φ1Zt-1-φ1Zt-2...-φ1Zt-p+θ1at-1+θ2at-2+...+θqat-q(25)两边取估计值取取t＝1，2，....k，则递推计算出的值，当l＝1时，得到一步预测的值。n>50，取整。本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术用一步预测的方法预测下步的斜率值去解决自适应光学系统的校正无法同步性的问题。(2)本专利技术主要是自适应光学系统的波前控制器部分通过使用一步预测获取的斜率，去提前计算控制电压，控制变形镜，提高校正准确性。附图说明图1是本专利技术一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法利用托布里兹矩阵求逆和做矩阵乘法的递推公式图；图2是本专利技术一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法自适应光学系统的原理图；图3是本专利技术一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法中自相关函数点图；图4是本专利技术一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法中偏相关函数点图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，数据预处理自适应光学系统的原理如图2所示，自适应光学系统一步预测算法的主要思想是采用的是Shack-Hartmann波前传感器，直接测量出来的是X,Y方向上的斜率，斜率反应了光和传感器子孔径之间的偏移量，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：/n步骤1，数据预处理/n对通过自适应光学系统测量出的各个时刻的X方向和Y方向的斜率值，取n个数据样本值Z

【技术特征摘要】
1.一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：
步骤1，数据预处理
对通过自适应光学系统测量出的各个时刻的X方向和Y方向的斜率值，取n个数据样本值Zt，其中，Zt表示X方向或Y方向测得的斜率值，对每个数据样本值做变换，得到每个数据样本的平稳序列其中，表示X方向或Y方向斜率值的均值，t＝1,2,3…n，其中，Zj表示X方向的斜率值Xj或Y方向的斜率值Yj；
步骤2，计算数据样本的自协方差函数自相关函数以及偏相关函数的数值，k＝0,1,2,....,K；
步骤3，把数值分别作出点图，按“截尾”、“拖尾”情况，确定模型的类别与阶数p，q；
步骤4，根据步骤3确定的模型和对应的模型公式计算参数估计值以及误差值然后将计算参数估计值带入对应的模型公式中，得到估计的模型；
步骤5，将步骤1经过预处理的数据样本代入估计的模型中，等式两边同时取估计值并且将1代入方程即可获得一步预测值。


2.根据权利要求1所述的一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
计算数据样本的自协方差函数



计算数据样本的自相关函数



计算数据样本的偏相关函数：





3.根据权利要求1所述的一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
若ρk拖尾，φkk在k＝p处截尾，则确定为自回归模型AR(p)；
若ρk在k＝p处截尾，φkk拖尾，则确定为平均滑动模型MA(q)；
若ρk拖尾，φkk拖尾，则确定为混合模型ARMA(p，q)，其中，p>0，q>0。


4.根据权利要求1所述的一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，所述ρk或φkk拖尾是指：
ρk或φkk随着k无限增大以负指数的速度趋向于零，即当k相当大时有|ρk|＜ce-δk或有其中c＞0，δ＞0，都是常数；
所述ρk或φkk截尾是指：φkk或


5.根据权利要求4所述的一种提高自适应光学系统波前畸变校正速度的方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
若为AR(p)模型，则模型的公式表达为：
Wt＝φ1Wt-1+φ2Wt-2+φ3Wt-3+...φpWt-p+at；
其中，at是白噪声。
根据公式(9)推算出：



取k＝p，则得到j＝1,2,...,p；
白噪声方差，即就是误差值的表达式为：



若模型为MA(q)滑动平均模型，则模型的公式表达为：
Wt＝at-θ1at-1-θ2at-2-θ3at-3...-θqat-q
则：

【专利技术属性】
技术研发人员：柯熙政，武轶凡，吴加丽，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61