无波前探测自适应光学技术和常规自适应光学技术相比，不需进行波前测量和波前重构，把波前校正器所需控制信号作为优化参数，以成像清晰度、接收光能量等应用系统所关心的系统性能指标直接作为优化算法的目标函数，优化得到接近理想的校正效果。由于不再需要波前探测，一方面简化了系统结构，另一方面拓展了常规自适应光学技术在波前无法测量环境中的应用。本文的研究内容主要从无波前探测自适应光学技术常用的各种随机并行优化控制算法及其应用两个方面展开，以数值仿真为主要手段对无波前探测自适应光学技术进行原理性研究和实验。　　 在比较目前优化控制领域各种常用的随机并行优化算法的基础上，重点研究了随机并行梯度下降控制算法。对该算法的发展做了较为详细的综述，并对算法的收敛性、收敛速度及稳定性等问题从理论上给予了分析和推导。从数值仿真和实验两个方面研究了该算法对静态畸变的校正效果。研究结果验证了随机并行梯度下降算法的收敛性及其对静态波前畸变的校正能力，并指出通过增益系数的自适应调整可以改进算法收敛速度。　　 不管是随机并行梯度下降还是其它的优化算法都是以迭代方式在参数空间中搜索优化解。迭代执行方式有可能成为无波前探测自适应光学技术进行实时应用的限制因素。从理论分析角度探讨了随机并行梯度下降控制算法在系统结构优化和收敛速度方面的可能改进途径。并以不同像差为校正对象，给出了相关仿真结果，验证了理论推导的合理性。　　 无波前探测自适应光学技术的应用涉及到3个方面：扩展目标高分辨率成像、焦斑整形和大气光通信。提出了适合扩展目标高分辨率成像应用的性能指标，并给出了基于随机并行梯度下降控制算法的数值仿真结果。结果表明，本文提出的图像质量标准是有效的，在一定大小的像差范围内，采用本文的方法可以对目标实现高分辨率成像。对无波前探测自适应光学技术在焦斑形态控制中应用的研究结果表明，该系统不但能够消除系统中由于各种原因所带来的像差，而且可以得到不同参数的高斯或超高斯光斑，从而为该项技术在相关领域的应用研究提供了理论依据。在分析常规自适应光学技术在大气光通信中的应用局限性之后，我们提出采用基于随机并行梯度下降控制算法的无波前探测自适应光学技术来解决这个问题，并给出了该类技术与大气光通信系统可能的结合方式。　　 随着自适应光学应用领域的扩展，常规自适应光学技术已经明显表现出其局限性，发展新型自适应光学控制技术势在必行。而基于各种随机并行优化算法的无波前探测自适应光学技术由于其系统结构简单且易于实现，为进一步拓展自适应光学技术的应用空间提供了可能。本文对无波前探测器自适应光学技术中各种随机并行优化算法的理论及应用进行了开拓性的研究，并取得了一些阶段性成果。但由于研究能力和时间有限，对一些问题的研究还不够深入和彻底，如研究工作大都基于理论分析和数值仿真，研究结果仍需要进一步的实验验证等。　　 总的来说，本文为基于各种随机并行优化算法的无波前探测自适应光学技术的发展和应用提供了一定的理论基础，开创了我国自适应光学技术研究中的一个新的研究方向，还有许多有益的工作可以进行下去。