論文の概要: Accelerating Atmospheric Turbulence Simulation via Learned Phase-to-Space Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11627v1
• Date: Sat, 24 Jul 2021 15:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:47:20.957812
• Title: Accelerating Atmospheric Turbulence Simulation via Learned Phase-to-Space Transform
• Title（参考訳）: 学習相対空間変換による大気乱流の加速シミュレーション
• Authors: Zhiyuan Mao and Nicholas Chimitt and Stanley H. Chan
• Abstract要約: 本稿では,位相空間変換(P2S)と呼ばれる新しい概念を導入し,シミュレーションを著しく高速化する。 P2S は,(1) 空間的に変化する畳み込みを基底関数による不変な畳み込みの集合として再構成し,(2) 既知の乱流統計モデルによる基底関数の学習,(3) 軽量ネットワークによる P2S 変換の実装という3つのアイデアに基づいて構築される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.441521345578483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast and accurate simulation of imaging through atmospheric turbulence is essential for developing turbulence mitigation algorithms. Recognizing the limitations of previous approaches, we introduce a new concept known as the phase-to-space (P2S) transform to significantly speed up the simulation. P2S is build upon three ideas: (1) reformulating the spatially varying convolution as a set of invariant convolutions with basis functions, (2) learning the basis function via the known turbulence statistics models, (3) implementing the P2S transform via a light-weight network that directly convert the phase representation to spatial representation. The new simulator offers 300x -- 1000x speed up compared to the mainstream split-step simulators while preserving the essential turbulence statistics.
• Abstract（参考訳）: 乱流緩和アルゴリズムの開発には,高速かつ高精度な大気乱流イメージングシミュレーションが不可欠である。 従来の手法の限界を認識し,P2S変換と呼ばれる新しい概念を導入し,シミュレーションを大幅に高速化する。 P2S は,(1) 空間的に変化する畳み込みを基底関数で不変な畳み込みの集合として再構成し,(2) 既知の乱流統計モデルを用いて基底関数を学習し,(3) 位相表現を直接空間表現に変換する軽量ネットワークを介して P2S 変換を実装した。 新しいシミュレーターはメインストリームのスプリットステップシミュレータに比べて300倍から1000倍のスピードアップを実現している。

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