DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-959-965


УДК 535.3, 535.4

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРА ФРИДА 

Соловьев О.А., Вдовин Г.В., Беззубик В.В.


Читать статью полностью 
Язык статьи - английский

Ссылка для цитирования:

Соловьев О.А., Вдовин Г.В., Беззубик В.В. Сравнительный анализ методов оценки параметра Фрида // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 6. С. 959–965.

doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-959-965


Аннотация

Проведено сравнение двух подходов к проблеме оценки величины параметра Фрида r0, основанных на параметрической аппроксимации теоретических статистических свойств параметров волнового фронта значениями, полученными из датчика волнового фронта. В первом подходе структурная функция фазы вычисляется на основе восстановленного искаженного волнового фронта. Так как большинство методов восстановления фазы используют итерационные алгоритмы, данный подход требует значительных вычислительных затрат, что приводит к невозможности получения результатов в режиме реального времени. Во втором подходе структурная функция вычисляется непосредственно на основе значений локальных наклонов волнового фронта, что позволяет производить оценку величины r0 в режиме реального времени. В работе получены выражения для расчета параметра Фрида r0 для двух рассмотренных подходов, а также проведен сравнительный анализ полученных результатов.


Ключевые слова: аберрации волнового фронта, наблюдение в турбулентной атмосфере, параметр Фрида, статистика турбулентности

Благодарности. Работа выполнена в Университете ИТМО при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (грант 074-11-2018-004). Авторы выражают благодарность Ф.М. Иночкину за помощь при подготовке публикации.

Список литературы
  1. Roggemann M.C., Welsh B. Imaging through turbulence. CRC Press, 1996. 320 p.
  2. Weiss A.R., Hippler S., Kasper M.E., Wooder N.J., Quartel J.C. Simultaneous Measurements of the Fried Parameter r(0) and the Isoplanatic Angle theta(0) using SCIDAR and Adaptive Optics – First Results // Astronomical society of the pacific conference series. 2002. V. 266. P. 86–95.
  3. Andrade P.P., Garcia P.J.V., Correia C.M., Kolb J., Carvalho M.I. Estimation of atmospheric turbulence parameters from Shack-Hartmann wavefront sensor measurements // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2019. V. 483. P. 1192–1201. doi: 10.1093/mnras/sty3181
  4. Sergeyev A.V., Roggemann M.C. Monitoring the statistics of turbulence: Fried parameter estimation from the wavefront sensor measurements // Applied Optics. 2011. V. 50. N 20. P. 3519–3528. doi: 10.1364/AO.50.003519
  5. Dayton D., Pierson B., Spielbusch B., Gonglewski J. Atmospheric structure function measurements with a Shack-Hartmann wave-front sensor // Optics Letters. 1991. V. 17. N 24. P. 1737–1739. doi: 10.1364/OL.17.001737
  6. Silbaugh E.E., Welsh B.M., Roggemann M.C. Characterization of atmospheric turbulence phase statistics using wave-front slope measurements // Journal of the Optical Society of America A: Optics and Image Science, and Vision. 1996. V. 13. N 12. P. 2453–2460. doi: 10.1364/JOSAA.13.002453
  7. Jolissaint L., Ragland S., Christou J., Wizinowich P. Determination of the optical turbulence parameters from the adaptive optics telemetry: critical analysis and on-sky validation // Applied Optics. 2018. V. 57. N 27. P. 7837–7856. doi: 10.1364/AO.57.007837
  8. Wang C., Dun X., Fu Q., Heidrich W. Ultra-high resolution coded wavefront sensor // Optics Express. 2017. V. 25. N 12. P. 13736–13746. doi: 10.1364/OE.25.013736
  9. Mompeán J., Aragón J.L., Prieto P.M., Artal P. GPU-based processing of Hartmann-Shack images for accurate and high-speed ocular wavefront sensing // Future Generation Computer Systems. 2019. V. 91. P. 177–190. doi: 10.1016/j.future.2018.09.010
  10. Wu Y., Sharma M.K., Veeraraghavan A. WISH: wavefront imaging sensor with high resolution // Light: Science and Applications. 2019. V. 8. N 1. P. 44. doi: 10.1038/s41377-019-0154-x
  11. Shechtman Y., Eldar Y.C., Cohen O., Chapman H.N., Miao J., Segev M. Phase Retrieval with Application to Optical Imaging: A contemporary overview // IEEE Signal Processing Magazine. 2015. V. 32. N 3. P. 87–109. doi: 10.1109/MSP.2014.2352673
  12. Lu J.-T., Lu C.-H., Fleischer J.W. Enhanced phase retrieval using nonlinear dynamics // Optics Express. 2016. V. 24. N 22. P. 25091–25102. doi: 10.1364/OE.24.025091
  13. Piscaer P.J., Gupta A., Soloviev O., Verhaegen M. Modal-based phase retrieval using Gaussian radial basis functions // Journal of the Optical Society of America A: Optics and Image Science, and Vision. 2018. V. 35. N 7. P. 1233–1242. doi: 10.1364/JOSAA.35.001233
  14. Polo A., Kutchoukov V., Bociort F., Pereira S., Urbach H.P. Determination of wavefront structure for a Hartmann Wavefront Sensor using a phase-retrieval method // Optics Express. 2012. V. 20. N 7. P. 7822–7832. doi: 10.1364/OE.20.007822
  15. Li J., Gong Y., Chen H., Hu X. Wave-front reconstruction with Hartmann-Shack sensor using a phase-retrieval method // Optics Communications. 2015. V. 336. P. 127–133. doi: 10.1016/j.optcom.2014.09.086
  16. Adaptive Optics in Astronomy/ Ed. by. F. Roddier. Cambridge University Press, 1999. 411 p.
  17. Goodman J.W. Statistical Optics. New York: A Wiley-Interscience publication, 1985.
  18. Lane R.G., Glindemann A., Dainty J.C. Simulation of a Kolmogorov phase screen // Waves in Random Media. 1992. V. 2. N 3. P. 209–224. doi: 10.1088/0959-7174/2/3/003
  19. Conan R., Correia C. Object-oriented Matlab adaptive optics toolbox. // Proceedings of SPIE. 2014. V. 9148. P. 91486C. doi: 10.1117/12.2054470


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика