无波前传感自适应光学校正的GPU加速研究

无波前传感自适应光学校正的GPU加速研究

论文摘要

无波前传感自适应光学系统具有良好的波前校正能力,.基于随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的波前校正技术邑成熟应用于波前畸变校正实验中,并具备成本低、适应环境能力强和搭建方便等优点。但是无波前传感自适应光学系统的校正速度较慢,难以满足波前畸变实时校正的要求。所以在本文中,主要研究利用图形处理器(Graphic Processing Unit GPU)并行计算提升SPGD算法的收敛速度,以提高校正系统的动态相位补偿能力。本文主要工作如下:1、介绍了无波前传感自适应光学系统结构、波前控制算法和光束质量评价指标。使用正交Zemike多项式展开法和功率谱反演法模拟了不同强度的湍流相位屏,进行了光束在大气传输的光学仿真。基于SPGD算法进行了波前畸变的校正仿真,对影响算法收敛速度的因素进行了分析。2、分析了SPGD算法的并行特性,设计了一种SPGD算法并行运算方案,并讨论了并行化SPGD算法计算复杂度的变化。对变形镜电压更新、图像滤波和光斑形心计算等模块采用GPU并行计算实现加速处理,提升了校正速度。进行了仿真校正比较,验证了GPU加速后校正系统的校正能力和速度优势。3、通过室内实验和外场相干光实验验证了 GPU加速的波前校正系统的性能。在室内校正实验中,时间加速比达到了2.5,斯特列尔比(Strehl Ratio,SR)则达到了0.8以上;而外场相干光校正实验中,时间加速比达到了8.6,光斑能量更为汇聚,光束质量得到提升,SR达到0.8以上。结果表明:本文设计的SPGD算法并行运算方案拥有更低的计算复杂度,可应用于无波前传感自适应光学系统中;经GPU加速后,波前校正系统的校正速度得到了有效提升,同时具备良好的校正效果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •   1.2 国内外研究现状及发展趋势
  •     1.2.1 自适应光学的发展现状
  •     1.2.2 GPU并行计算的发展现状
  •     1.2.3 GPU并行计算在自适应光学的应用及发展趋势
  •   1.3 主要研究内容与论文结构
  • 2 无波前传感自适应光学系统及GPU架构
  •   2.1 无波前传感自适应光学系统结构
  •     2.1.1 波前控制器
  •     2.1.2 波前校正器
  •     2.1.3 CCD相机
  •   2.2 波前控制算法
  •     2.2.1 随机并行梯度下降算法
  •     2.2.2 模拟退火算法
  •     2.2.3 遗传算法
  •   2.3 光束质量评价指标
  •     2.3.1 斯特列尔比
  •     2.3.2 桶中功率和桶中功率比
  •     2.3.3 光束传输因子和光束质量因子
  •     2.3.4 波前均方根
  •   2.4 GPU并行架构
  •     2.4.1 GPU结构
  •     2.4.2 GPU-CPU协同工作模式
  •   2.5 本章小结
  • 3 基于SPGD算法对波前畸变的校正
  •   3.1 波前畸变分析
  •     3.1.1 大气湍流原理
  •     3.1.2 光束在大气湍流的传输
  •     3.1.3 Zernike多项式展开法
  •     3.1.4 功率谱反演法
  •   3.2 校正模拟
  •   3.3 SPGD算法收敛速度分析
  •   3.4 本章小结
  • 4 无波前传感自适应光学校正并行加速
  •   4.1 并行计算
  •     4.1.1 任务并行
  •     4.1.2 数据并行
  •   4.2 SPGD算法并行化
  •     4.2.1 SPGD算法并行特性分析
  •     4.2.2 并行方案设计
  •     4.2.3 并行方案计算复杂度
  •   4.3 变形镜电压并行处理
  •   4.4 滤波算法并行处理
  •     4.4.1 中值滤波并行化
  •     4.4.2 均值滤波并行化
  •     4.4.3 高斯滤波并行化
  •   4.5 形心算法并行处理
  •     4.5.1 光斑区域计算
  •     4.5.2 光斑形心计算
  •   4.6 波前校正并行仿真
  •     4.6.1 变形镜并行仿真
  •     4.6.2 波前校正仿真
  •   4.7 本章小结
  • 5 基于GPU加速的波前校正实验
  •   5.1 室内实验
  •     5.1.1 系统光路
  •     5.1.2 结果分析
  •   5.2 外场实验
  •   5.3 本章小结
  • 6 总结与展望
  •   6.1 全文总结
  •   6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间主要研究成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张云峰

    导师: 柯熙政,李征,周琼华

    关键词: 自适应光学,波前校正,图形处理器,并行计算,随机并行梯度下降算法

    来源: 西安理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

    单位: 西安理工大学

    基金: 国家自然科学基金(61377080,60977054),陕西省重点产业创新项目的资助(2017ZDCXL-GY-06-01)

    分类号: TP391.41;O439

    总页数: 74

    文件大小: 6738K

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