SPRINT：系统参数递归侵入式跟踪，一种用于自适应光学的快速低成本在线校准策略
天体物理仪器与方法
2021-05-26 v1
摘要
未来的大型自适应望远镜将对配备焦前变形镜（DM）的自适应光学（AO）系统的校准提出新的约束。由于光路中存在的光机部件挠曲，波前传感器（WFS）看到的 DM 致动器网格图像可能在运行期间发生变化。后者将导致 AO 性能下降，影响科学观测。为克服这一挑战，有必要定期监测并补偿这些 DM/WFS 配准误差，要么通过物理重新对准某些光学部件，要么通过更新系统控制矩阵。在本文中，我们提出了一种使用 AO 系统伪合成模型来跟踪配准误差的新策略。该方法基于一种侵入式方法，在科学观测之前或期间在天空获取信号，并输入模型以提取配准误差参数。我们引入了一种计算对这些配准误差最敏感模式的方法，从而减少算法所需的自由度数量并最小化对科学性能的影响。我们证明，仅使用少量这些精选信号，该方法就能在参数估计上提供非常好的精度，远优于目标精度，并且对科学光路的影响可忽略不计。此外，该方法对变化的噪声和大气湍流运行条件表现出很强的鲁棒性，并且对金字塔和 Shack-Hartmann WFS 均表现相同。
引用
@article{arxiv.2104.11261,
title = {SPRINT: System Parameters Recurrent INvasive Tracking, a fast and least-cost online calibration strategy for adaptive optics},
author = {C. T. Heritier and T. Fusco and S. Oberti and B. Neichel and S. Esposito and P. -Y. Madec},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11261},
year = {2021}
}