用于焦平面电场估计的 Kalman 滤波技术

为了使星冕仪能够探测到暗弱系外行星，它将需要焦平面波前控制技术，以持续达到更小的角分离和更高的对比度水平。这些校正算法是迭代的，且控制方法需要对科学相机处的电场进行估计，这几乎需要所有为校正而拍摄的图像。使此类算法对科学曝光干扰最小的最佳方式是减少估计电场所需的图像数量。我们演示了一种 Kalman 滤波估计器，它利用先验知识来生成电场估计，在稳定抑制以应对较差信噪比（SNR）的同时，显著减少了估计图像平面电场所需的曝光次数。除了显著减少曝光次数外，我们还讨论了该算法相对于不包含先验状态估计历史的估计方案的相对优势，特别是在估计误差和协方差方面。最终，该滤波器将导出一种自适应算法，能够在实验室中估计物理参数，从而对光路中的变化具有鲁棒性。