Turbulence estimation in wide-field adaptive optics systems.
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2015
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Abstract
La hipótesis de este trabajo es que las desviaciones y aberraciones de un instrumento de óptica adaptativa pueden ser cuantificadas e incorporadas a una simulación, con el fin de entrenar un reconstructor tomográfico válido bajo condiciones experimentales. Con este propósito se caracterizó la banca óptica BEAGLE (Sáez, Basden, Guzmán, Dubost, & Berdja, 2014), un experimento de óptica adaptativa multi-objeto que emula a CANARY del William Herschel Telescope. Los parámetros adquiridos son empleados para ajustar una simulación de la banca óptica, la cual produce datos de validación. Se propone una técnica para manejar desviaciones instrumentales, cuando las mediciones son realizadas utilizando un sensor de frente de onda Shack-Hartmann (SH). Dos desviaciones son tratadas: heterogeneidad de sub-aperturas y aberraciones dependientes del campo. La primera se debe a aberraciones estáticas en el eje y a imperfecciones en la construcción del Shack-Hartmann. La segunda es el producto de aberraciones ópticas fuera del eje. La técnica de corrección mitiga las desviaciones de las mediciones realizadas por el SH, antes de entregárselas a un reconstructor basado en una red neuronal artificial (ANN por su siglas en inglés). La intención es exponer a la ANN a datos normalizados, similares a aquellos producidos en simulación para su entrenamiento. Una vez implementada, la corrección falla en entregar mejora alguna. Para lidiar con esto, se realiza un análisis de sensibilidad. Como es de esperar, la ANN se muestra robusta frente al ruido. Dado que la corrección propuesta puede ser vista por el reconstructor como ruido, su efecto es limitado. También se probó con otras fuentes de error, tales como el perfil atmosférico y el pointing. Cuando estos errores caen en órdenes de magnitud esperados, su influencia en la estimación del sistema es despreciable, bajo 1%. La varación más significativa de rendimiento se observa cuando se cambia un parámetro atmosférico: la escala externa. Trabajo futuro considera la realización de pruebas para todas las fuentes de error, en una simulación inclusiva, así como el entrenamiento de un reconstructor que considere incertidumbre en estos factores.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2015