[发明专利]一种人眼像差校正控制方法

摘要

本发明提出了一种人眼像差校正控制方法，所述方法在给定波前传感器与变形镜传感函数以及畸变像差波动信息与像差测量噪声信息的基础上，稳定地使控制准则代价函数达到最小，充分考虑波前传感器、变形镜和畸变波前信息的时域动态性；采用Kalman滤波器对人眼波前像差进行预估，采用确定性状态反馈控制与Kalman滤波预估处理相结合的LQG控制方法，在残余像差的最小方差意义下获得系统的最优状态估计，从而使人眼像差校正得到最优控制。通过仿真实验表明本发明公开的人眼像差校正控制方法对动态像差具有有效的校正能力。

主权项

1.一种人眼像差校正控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，建立人眼自适应光学系统离散模型，该模型包括波前传感器模块WFS、控制器模块CC、数模转换模块DAC以及电压放大及变形镜响应模块DM，波前传感器模块WFS感知残余波前像差得到测量值y，将y与加性噪声w输入CC模块，CC模块输出电压u经过DAC模块实现数模变换产生连续型控制电压u(t)，所述控制电压控制变形镜响应模块DM得到变形镜校正波前将与畸变像差相减得到残余波前像差具体描述如下：步骤A-1，波前传感器模块WFS，设定测量噪声w属于加性噪声，则k时刻波前传感器模块WFS的离散型测量值g_k为：其中D是波前复原矩阵，T是CCD曝光采样周期；w_k是k时刻测量噪声，y_k是k时刻传感器测量值；步骤A-2，控制器模块CC，控制器的动态方程为：x_K,k+1=A_Kx_K,k+B_Kg_ku_k=C_Kx_K,k+D_Kg_k其中x_K是控制器模块CC状态变量，A_K是控制器模块CC系统矩阵，B_K是控制器模块CC输入矩阵，C_K是控制器模块CC输出矩阵，D_K是控制器模块CC前馈矩阵；x_K,k、g_k、u_k分别是k时刻的x_K、g、u值；步骤A-3，数模转换模块DAC，将离散型控制电压u转化为连续型控制电压u(t)，在时间间隔为kT≤t<(k+1)T的范围内满足：u(t)=u_k步骤A-4，电压放大及变形镜响应模块DM，变形镜作为有限维线性时不变系统的动态方程为：x·m(t)=Amxm(t)+Bmu(t)]]>其中x_m是电压放大及变形镜响应模块DM状态变量，A_m是电压放大及变形镜响应模块DM系统矩阵，B_m是电压放大及变形镜响应模块DM输入矩阵，C_m是电压放大及变形镜响应模块DM输出矩阵，D_m是电压放大及变形镜响应模块DM前馈矩阵；步骤A-5，建立自适应光学系统离散型控制准则代价函数，其表达式为：式中，n为自然数；步骤B，建立人眼自适应光学系统状态空间模型步骤B-1，根据自适应光学离散系统的输入和输出关系，其状态空间模型为：x_k+1=Ax_k+Bu_k+Γξ_kg_k=C₁x_k+w_k其中，ξ_k是指k时刻人眼波前像差的动态变化量，是系统的过程噪声，ξ_k满足零均值高斯白噪声分布；x_k是k时刻系统的状态向量，其定义为：其中，是k时刻畸变像差(.)^T表示矩阵转置；A是状态空间模型的系统矩阵，B是状态空间模型的输入矩阵，C₁和C₂是状态空间模型的输出矩阵，Γ是状态空间模型的噪声系数矩阵；步骤B-2，建立自适应光学系统像差校正的控制准则代价函数J_d(u)，其表达式为：Jd(u)=Δlimn→+∞1nΣk=1n||C2xk||2=limn=→+∞1nΣk=1n(xkTC2TC2xk)]]>步骤B-3，变形镜的最优控制电压u状态反馈表达式为：uk=-Rx^k+1|k]]>其中R是使代价函数J_d(u)最小的系统最优反馈增益矩阵，是系统状态向量估计；步骤C，基于Kalman滤波器的自适应光学系统状态向量估计根据人眼自适应光学系统空间状态模型，LQG控制问题中的补偿器表达式为：x^k+1|k=Ax^k|k-1+L(gk-C1x^k|k-1)+Buk]]>uk=-Rx^k+1|k]]>式中，称为观测残差，反映了预估观测值与实际观测值之间的偏差，若为零则表明两者完全一致；L=Ak_k，k_k是Kalman滤波增益，随不同的时刻改变k_k的值，从而使与真实状态间误差的协方差达到最小。