针对大气湍流在时间和空间上的随机扰动，自适应光学系统以实时探测、实时校正的方式补偿波前畸变，提高光学系统成像分辨率，改善成像质量。系统在实际控制中存在2～3倍采样周期的时间延迟，波前畸变校正产生误差，限制控制带宽。而对暗弱目标的观测，需要附近有足够亮度的导引星提供实时的湍流波前畸变信息，但保持良好校正效果的区域很小。因此，本文结合大气湍流特性和自适应光学控制系统工作原理，对时间域和空间域的波前畸变预测、估计方法进行了研究。

根据大气冻结湍流假设，大气湍流受横向风作用，波前畸变在时间域上具有一定的可预测特性，进而提出了一种基于运动估计的时间域波前畸变预测方法。方法具体采用模板匹配算法对过去和现在的波前复原图像进行横向风参数估计，并以此处理当前复原图像实现预测。通过对不同风速、风向的波前序列图像结果对比，评估算法对大气湍流运动参数的估计能力。针对系统其他像差影响，对方法进行优化，并使用不同采样频率的仿真数据对比，分析方法的预测性能。结果表明，算法在风速估计上误差保持在20%以内，在风向估计上误差在10deg以内；预测方法相较于最小递归二乘（RLS）模式预测方法性能较好，尤其在波前复原图像变化趋势较为明显的情况下方法表现更好。使用实际天狼星观测数据对预测方法进行验证，方法具有可行性与有效性。

基于多目标空间传输的相关性，提出了一种基于运动估计的空间域波前畸变估计方法。方法具体采用模板匹配算法对空间内多个目标波前信息进行相似性分析，计算相互最大重叠部分，并结合相对坐标位置对波前信息进行处理，实现对空间其余位置波前的估计。通过不同目标分布、不同目标数量的数据对比，对目标相对位置变化导致的估计效果改变进行评估。结果表明，目标分布越对称，角间距保持在30角秒到55角秒区间，整体估计性能较好；在相同目标点之间的角间距下，三个已知目标点比两个已知目标点的估计效果更好，保持估计的范围更大；估计方法相较于直接插值方法性能更佳。