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Dynamic Tomographic Algorithms for Multi-Object Adaptive Optics: Increasing sky-coverage by increasing the limiting magnitude for Raven, a science and technology demonstratorJackson, Kate 29 August 2014 (has links)
This dissertation outlines the development of static and dynamic tomographic
wave-front (WF) reconstructors tailored to Multi-Object Adaptive Optics (MOAO).
They are applied to Raven, the first MOAO science and technology demonstrator
recently installed on an 8m telescope, with the goal of increasing the limiting magnitude
in order to increase sky coverage. The results of a new minimum mean-square
error (MMSE) solution based on spatio-angular (SA) correlation functions are shown,
which adopts a zonal representation of the wave-front and its associated signals. This
solution is outlined for the static reconstructor and then extended for the use of standalone
temporal prediction. Furthermore, it is implemented as the prediction model
in a pupil plane based Linear Quadratic Gaussian (LQG) algorithm. The algorithms
have been fully tested in the laboratory and compared to the results from Monte-
Carlo simulations of the Raven system. The simulations indicate that an increase
in limiting magnitude of up to one magnitude can be expected when prediction is implemented. Two or more magnitudes of improvement may be achievable when the
LQG is used. These results are confirmed by laboratory measurements. / Graduate
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Démonstration sur le ciel de l'optique adaptative multi-objet avec étoiles lasers par CANARYOlivier, Martin 23 July 2014 (has links) (PDF)
L'avènement des télescopes de classe de 30 à40 m va permettre l'étude de la formation et l'évolution des galaxies primordiales de l'univers. Le concept d'optique adaptative multi-objet (MOAO) a alors été proposé pour la conception des futurs spectrographes de l'E-ELT. Cette technique repose sur un contrôle en boucle ouverte du miroir déformable, et sur la reconstruction tomographique du front d'onde dans les directions d'intérèts. La MOAO a donc besoin d'être validée sur le ciel, c'est le rôle du démonstrateur CANARY. Cet instrument est doté de voies d'analyse du front d'onde sur des étoiles guides naturelles et lasers. À partir des mesures de ces analyseurs, l'algorithme Learn&Apply estime les mesures d'un analyseur sur l'axe, communément appelé le Truth Sensor, pour piloter le miroir déformable de CANARY. Le but de l'expérience est alors de démontrer la faisabilité technique de la MOAO, et de chiffrer les performances de CANARY sur le ciel. Cette thèse a pour but de donner des éléments de réponse aux interrogations actuelles concernant la MOAO. Ce manuscrit donne une extension et une analyse détaillée de la synthèse du reconstructeur tomographique avec étoiles lasers. La modélisation complète d'un système MOAO y est discutée et validée. La thèse a consisté à recueillir des données sur le ciel de CANARY au WHT, puis à les exploiter pour évaluer les performances de la MOAO sur le ciel. Une analyse statistique de la profilométrie de la turbulence et des performances est discutée, notamment pour évaluer l'impact de la tomographie et des étoiles lasers.
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