摘要：基于Zernike模式的波前重构算法通常忽略实际波前像差构成的差异,而用一定数量的低阶Zernike模式进行波前重构,导致模式混淆或耦合等问题,进而影响波前重构的精度.根据信息论中的最小描述长度准则对重构模型的阶数进行了选择,在此基础上应用非线性优化算法计算重构系数,并最终实现波前重构;对不同信噪比条件下振幅均匀分布入射光束的波前进行了重构.结果表明：该算法不但能够实现相对于现有算法相对较高的波前重构精度,并且具有优良的噪声适应性,体现了模型选择在模式法波前重构算法中的意义.

关键词：波前重构 模型选择 最小描述长度 非线性优化 

单位：国防科学技术大学光电科学与工程学院 长沙410073