软件与算法工程师（自适应光学方向）岗位要求
自适应光学（AO）系统的软件与算法开发是实现高精度波前实时校正的核心，要求工程师具备高性能计算、控制算法优化和系统集成能力。以下是该岗位的详细要求：
一、核心职责
1. 波前处理算法开发
– 设计实时波前重构算法（如Zernike多项式拟合、最小二乘法），优化计算效率（延迟<1ms）。
– 开发基于深度学习的波前预测模型（如CNN、LSTM），提升湍流扰动补偿能力。
2. 控制系统软件开发
– 实现闭环控制算法（PID、自适应控制、最优控制），确保系统稳定性与带宽（通常100Hz~1kHz）。
– 开发多线程/GPU加速计算模块，满足实时性要求（如千赫兹级波前校正）。
3. AO系统软件架构设计
– 构建模块化软件框架，集成波前传感、校正控制、数据存储等功能。
– 设计人机交互界面（GUI），支持参数配置、实时监控与数据分析。
4. 硬件接口与系统集成
– 开发高速相机、变形镜驱动器、FPGA等硬件的通信接口（如Camera Link、PCIe、千兆以太网）。
– 优化数据传输流程，降低系统延迟（如DMA直接内存访问）。
5. 性能优化与测试
– 分析系统瓶颈（如计算延迟、内存占用），进行代码级优化（CUDA、SIMD指令集）。
– 设计自动化测试工具，验证算法精度（如残差波前RMS误差评估）。
二、专业技能要求
1. 编程与算法能力
• 语言与工具：
– 精通C++（实时系统开发）、Python（算法原型设计）。
– 熟悉CUDA/OpenCL并行计算，优化矩阵运算（如SVD、共轭梯度法）。
• 算法基础：
– 掌握数值分析（线性代数、最优化理论）、信号处理（FFT、滤波）。
– 了解机器学习（监督/强化学习）在AO中的应用（如湍流预测）。
2. 实时系统开发
• 熟悉Linux实时内核（Xenomai、RT-Preempt）或Windows实时扩展（RTX64）。
• 掌握多线程/进程同步技术（如线程池、无锁队列）。
3. 硬件协同开发
• 具备FPGA（Verilog/VHDL）或DSP（TI C6000系列）基础，理解硬件加速逻辑。
• 熟悉高速数据采集（如Camera Link、CoaXPress）与低延迟通信协议（UDP/RDMA）。
4. 跨学科知识
• 基础光学概念（波前像差、Strehl比）。
• 了解控制理论（状态空间模型、频域分析）。
三、典型开发流程
四、行业应用与案例
1. 天文望远镜AO系统
– 开发多导星融合算法，提升大视场校正能力（如欧洲ELT的MCAO系统）。
– 案例：Keck望远镜的实时控制软件（KAPA），延迟<500μs。
2. 激光通信终端
– 设计抗湍流光束控制算法，实现星地激光链路稳定跟踪。
3. 眼科成像设备
– 开发人眼像差动态补偿算法，用于视网膜高分辨率OCT成像。
五、团队协作要求
• 与光学团队共同定义波前传感器数据处理流程（如子孔径划分策略）。
• 配合电子工程师优化FPGA算法加速（如波前斜率计算IP核）。
六、优先考虑条件
• 有自适应光学、机器人控制或计算机视觉项目经验。
• 熟悉ROS/LCM等中间件在分布式系统中的应用。
总结
软件与算法工程师是AO系统的”智能中枢”，需兼具算法创新、高性能编程、硬件协同能力。团队中需紧密对接光学与电子模块，通过算法提升校正精度，通过软件优化释放硬件潜力，最终实现微秒级实时波前控制。
