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Enregistrement W4387076469 · doi:10.48550/arxiv.2309.14283

Using the Gerchberg-Saxton algorithm to reconstruct non-modulated pyramid wavefront sensor measurements

2023· preprint· en· W4387076469 sur OpenAlexaff
Vincent Chambouleyron, Aditya Sengupta, Maïssa Salama, Maaike A. M. Van Kooten, Benjamin L. Gerard, Sebastiaan Y. Haffert, Sylvain Cetre, Daren Dillon, Renate Kupke, Rebecca Jensen-Clem, Philip M. Hinz, Bruce Macintosh

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésWavefrontAdaptive opticsWavefront sensorPyramid (geometry)TelescopeComputer scienceOpticsDeformable mirrorSensitivity (control systems)PhysicsActive opticsAlgorithmElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive optics (AO) is a technique to improve the resolution of ground-based telescopes by correcting, in real-time, optical aberrations due to atmospheric turbulence and the telescope itself. With the rise of Giant Segmented Mirror Telescopes (GSMT), AO is needed more than ever to reach the full potential of these future observatories. One of the main performance drivers of an AO system is the wavefront sensing operation, consisting of measuring the shape of the above mentioned optical aberrations. Aims. The non-modulated pyramid wavefront sensor (nPWFS) is a wavefront sensor with high sensitivity, allowing the limits of AO systems to be pushed. The high sensitivity comes at the expense of its dynamic range, which makes it a highly non-linear sensor. We propose here a novel way to invert nPWFS signals by using the principle of reciprocity of light propagation and the Gerchberg-Saxton (GS) algorithm. We test the performance of this reconstructor in two steps: the technique is first implemented in simulations, where some of its basic properties are studied. Then, the GS reconstructor is tested on the Santa Cruz Extreme Adaptive optics Laboratory (SEAL) testbed located at the University of California Santa Cruz. This new way to invert the nPWFS measurements allows us to drastically increase the dynamic range of the reconstruction for the nPWFS, pushing the dynamics close to a modulated PWFS. The reconstructor is an iterative algorithm requiring heavy computational burden, which could be an issue for real-time purposes in its current implementation. However, this new reconstructor could still be helpful in the case of many wavefront control operations. This reconstruction technique has also been successfully tested on the Santa Cruz Extreme AO Laboratory (SEAL) bench where it is now used as the standard way to invert nPWFS signal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,048 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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