Технология сжатого зондирования широко применяется для измерения оптического фронта волны, однако традиционные методы восстановления наклона имеют низкую точность и не могут эффективно измерять сложные фронты волн, вызванные атмосферной турбулентностью. В данной работе используется глубокая нейронная сеть для восстановления наклона, что повышает точность восстановления и, следовательно, улучшает точность измерения фронта волны атмосферной турбулентности методом сжатого зондирования. Традиционные методы сжатого зондирования игнорируют относительно малые значения наклона в процессе разрежения, что приводит к увеличению ошибки измерения фронта волны. Для быстрого измерения сложных фронтов волн, вызванных атмосферной турбулентностью, в работе предложена глубокая нейронная сеть, способная восстанавливать наклон с высокой точностью, что повышает точность реконструкции фронта волны. При сжатии от 0.1 до 0.9 алгоритм сжатого зондирования на базе глубокой нейронной сети (DNNCWS) демонстрирует ошибку реконструкции фронта (PV) лучше 0.014 мкм, а время работы алгоритма составляет 4.4 мс. В условиях слабых звезд максимальное значение остаточного фронта волны (PV) лучше 0.011 мкм. Моделирование показывает, что DNNCWS обладает хорошей устойчивостью к шуму. Глубокая нейронная сеть DNNCWS повышает точность сжатого зондирования фронта волны и может применяться для измерения сложных аберраций, вызванных атмосферной турбулентностью, а также в других приложениях адаптивной оптики, таких как лазерная связь и ретинальная визуализация.

сжатое зондирование фронта волны;адаптивная оптика;атмосферная турбулентность