論文の概要: Fried Parameter Estimation from Single Wavefront Sensor Image with Artificial Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17029v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 18:16:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.135424
- Title: Fried Parameter Estimation from Single Wavefront Sensor Image with Artificial Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた単一波面センサ画像からの摩擦パラメータ推定
- Authors: Jeffrey Smith, Taisei Fujii, Jesse Craney, Charles Gretton,
- Abstract要約: 大気の乱流は地上望遠鏡の天文観測の質を低下させ、歪んだぼやけた画像を生み出す。
アダプティブ・光学(Adaptive Optics, AO)システムは、波面センサーが捉えた大気測定により、入ってくる波面にリアルタイムに補正することで、これらの効果に対抗するように設計されている。
Friedパラメータr0は、大気乱流の強度を特徴付け、AOシステムの性能を最適化するための必須制御パラメータである。
我々は、単一のシャックハートマンまたはピラミッド波面センサ画像からフリードパラメータ推定のためのコンピュータビジョンからの機械学習手法を応用した、新しいデータ駆動アプローチを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9883562565157392
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Atmospheric turbulence degrades the quality of astronomical observations in ground-based telescopes, leading to distorted and blurry images. Adaptive Optics (AO) systems are designed to counteract these effects, using atmospheric measurements captured by a wavefront sensor to make real-time corrections to the incoming wavefront. The Fried parameter, r0, characterises the strength of atmospheric turbulence and is an essential control parameter for optimising the performance of AO systems and more recently sky profiling for Free Space Optical (FSO) communication channels. In this paper, we develop a novel data-driven approach, adapting machine learning methods from computer vision for Fried parameter estimation from a single Shack-Hartmann or pyramid wavefront sensor image. Using these data-driven methods, we present a detailed simulation-based evaluation of our approach using the open-source COMPASS AO simulation tool to evaluate both the Shack-Hartmann and pyramid wavefront sensors. Our evaluation is over a range of guide star magnitudes, and realistic noise, atmospheric and instrument conditions. Remarkably, we are able to develop a single network-based estimator that is accurate in both open and closed-loop AO configurations. Our method accurately estimates the Fried parameter from a single WFS image directly from AO telemetry to a few millimetres. Our approach is suitable for real time control, exhibiting 0.83ms r0 inference times on retail NVIDIA RTX 3090 GPU hardware, and thereby demonstrating a compelling economic solution for use in real-time instrument control.
- Abstract（参考訳）: 大気の乱流は地上望遠鏡の天文観測の質を低下させ、歪んだぼやけた画像を生み出す。
アダプティブ・光学(Adaptive Optics, AO)システムは、波面センサーによって捉えられた大気測定を用いて、これらの効果に対処するために設計されている。
Friedパラメータr0は、大気乱流の強度を特徴付け、AOシステムの性能を最適化するための必須制御パラメータであり、より最近の自由空間光学(FSO)通信チャネルのスカイプロファイリングである。
本稿では,単一シャックハルトマンまたはピラミッド波面センサ画像からのフリードパラメータ推定のためのコンピュータビジョンからの機械学習手法を応用した,新しいデータ駆動型アプローチを開発する。
本稿では,これらのデータ駆動方式を用いて,オープンソースのCompASS AOシミュレーションツールを用いて,シャック・ハートマンセンサとピラミッド波面センサの両方の評価を行う。
我々の評価は、様々なガイドスター等級、現実的な騒音、大気、機器の条件に及んでいる。
注目すべきは、オープンループAO構成とクローズループAO構成の両方で正確である単一のネットワークベースの推定器を開発することができることである。
AOテレメトリから直接Friedパラメータを数ミリメートルまで正確に推定する。
当社のアプローチはリアルタイム制御に適しており,小売のNVIDIA RTX 3090 GPUハードウェア上で0.83ms r0推論時間を示し,リアルタイム機器制御において有用な経済ソリューションを示す。
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