利用 RAVEN 多波前传感器数据统计莫纳克亚山湍流参数
天体物理仪器与方法
2017-01-11 v1
摘要
大气湍流的先验统计知识对于设计、优化和评估层析自适应光学系统至关重要。我们展示了利用斜率探测与测距（SLODAR）方法，从 RAVEN（昴星团望远镜上的 MOAO 演示器）采集的在轨遥测数据估算的莫纳克亚山 垂直廓线和外尺度的统计结果。在我们的 SLODAR 方法中，通过非线性 Levenberg-Marquardt 算法（LMA）将多个 Shack-Hartmann 波前传感器测量的理论自相关和互相关拟合到观测相关性来估算廓线，并且还推导了空间相位结构函数关于 LMA 所用参数的解析导数。估算的廓线具有 0.460 的 median 总视宁度和 54.3% 的大地面层 占比。除地面层外， 廓线与文献结果吻合良好。外尺度的中值为 25.5m，且外尺度在较高海拔处更大，这些外尺度的趋势与文献中的发现一致。
引用
@article{arxiv.1610.05049,
title = {Statistics of Turbulence Parameters at Maunakea using multiple wave-front sensor data of RAVEN},
author = {Yoshito H. Ono and Carlos M. Correia and Dave R. Andersen and Olivier Lardiere and Shin Oya and Masayuki Akiyama and Kate Jackson and Colin Bradley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05049},
year = {2017}
}
备注
11 pages, 10 figures, submitted to MNRAS