НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-959-965
УДК 535.3, 535.4
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРА ФРИДА
(на англ. яз.)
Читать статью полностью
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.
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
- Roggemann M.C., Welsh B. Imaging through turbulence. CRC Press, 1996. 320 p.
- 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.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Adaptive Optics in Astronomy/ Ed. by. F. Roddier. Cambridge University Press, 1999. 411 p.
- Goodman J.W. Statistical Optics. New York: A Wiley-Interscience publication, 1985.
- 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
- Conan R., Correia C. Object-oriented Matlab adaptive optics toolbox. // Proceedings of SPIE. 2014. V. 9148. P. 91486C. doi: 10.1117/12.2054470