基于卷积模型的金字塔波前传感器光学增益补偿
天体物理仪器与方法
2020-11-25 v2
摘要
极大望远镜在单共轭自适应光学（SCAO）模式中压倒性地选择了金字塔波前传感器（PyWFS），而非更广泛使用的 Shack-Hartmann 波前传感器（SHWFS）。PyWFS 是一种基于傅里叶滤波的传感器，已在许多天文应用中被证明极为成功。然而，它表现出非线性行为，导致在处理非零残差波前时灵敏度下降。这种所谓的光学增益（OG）效应会降低 SCAO 系统的闭环性能，并阻碍对非共路像差（NCPA）的精确校正。在本文中，我们旨在使用一种快速且灵活的策略来计算 OG，以控制自适应光学闭环系统中的 PyWFS 测量值。利用基于卷积模型的 PyWFS 新颖理论描述，我们能够在解析上预测 PyWFS 在闭环运行中的行为。该模型使我们能够探究残差波前误差对灵敏度和相关 OG 等特定方面的影响。所提方法依赖于残差波前统计量的知识，并支持对当前 OG 的自动估计。端到端数值模拟用于验证我们的预测并检验该方法的相关性。我们证明，使用非侵入式策略，我们的方法可提供准确的 OG 估计。该模型本身仅需 AO 遥测数据来推导大气湍流的统计信息。此外，我们表明仅使用当前 Fried 参数 r_0 的估计值和基本系统级特征，即可将 OG 估计精度控制在 10% 以内。最后，我们强调了在 NCPA 补偿情况下 OG 估计的重要性。所提方法应用于 PyWFS。
引用
@article{arxiv.2006.08294,
title = {Pyramid wavefront sensor optical gains compensation using a convolutional model},
author = {Vincent Chambouleyron and Olivier Fauvarque and Pierre Janin-Potiron and Carlos Correia and Jean-François Sauvage and Noah Schwartz and Benoît Neichel and Thierry Fusco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08294},
year = {2020}
}