基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法。该方法包括：利用大视场夏克

【技术实现步骤摘要】
基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法


[0001]本专利技术属于大气光学
，具体涉及一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法。

技术介绍

[0002]自适应光学(Adaptive Optics,AO)目前已成为大口径地基望远镜实现高分辨率成像不可或缺的技术。基于单颗导引星的传统自适应光学技术，其校正视场非常有限，严重限制了其在天文观测中的应用。从大视场成像的需求出发，科学家们提出多层共轭自适应光学技术(Multi
‑
Conjugate Adaptive Optics,MCAO)，通过对大气湍流分层探测，并利用多块变形镜(DM)共轭校正相应高度层的大气湍流，从而实现校正视场的扩大。然而，保证MCAO系统达到优异校正效果的前提之一是：输入的大气湍流分层信息是准确的。因此，必须对望远镜站址上空的大气湍流分层信息进行实时监测与准确计算。
[0003]大气光学湍流随垂直高度的分布信息常用大气折射率结构常数表征。同时该参数有着非常广泛的应用领域，例如：用于评价望远镜站址好坏；优化系统参数，包括伺服闭环带宽、波前重构算法以及MCAO系统DM的共轭高度等。此外，大气视宁度也是评价大气湍流特性的重要参数，二者关系为：
[0004][0005]上式中，表示随高度h变化的大气湍流强度，λ为波长，r0(h
n
)代表h
n
高度层的大气视宁度。
[0006]因而，通常将大气层离散为有限数量的均匀薄层，并测量每层的视宁度参数，从而得到大气折射率结构常数。SLODAR方法时目前主流的基于波前斜率探测的大气湍流强度分层测量方法。SLODAR方法通过哈特曼斜率计算出互相关函数，然后在利用一个复杂的积分公式计算出每一层理论的互相关函数，利用这两者之间的关系，计算出大气湍流的分层强度。
[0007]斜率在计算之前首先需要进行预处理。将每一个分别减去所有子孔径平均，移除跟踪误差、风的抖动等，但也会消除由大气湍流所引入的平移。对于每一个斜率减去统计帧数的时间平均以消除静态像差。消除以上系统误差之后，残留的斜率为大气湍流自身的斜率数据。可以利用这些斜率数据进行大气湍流的分层测量。
[0008]SLODAR中，互相关函数的值直接是子孔径间对不同导星区域的斜率乘积。以下公式只关注导星x方向的斜率。
[0009]C(r,α)＝<s(0,0),s(r,α)> (2)
[0010]式中C为互相关函数，s为斜率，r为子孔径间隔，表示两个子孔径的间隔距离，α为导星夹角间隔，表示两个导星的角度间隔大小。
[0011]针对理论相关函数的计算，SLODAR的公式如下，直接从哈特曼斜率开始，来自一个导星的斜率可以如下表示：
[0012][0013]式中φ为相位，F
x
为线性斜率函数，W为子孔径的瞳面函数。则两个子孔径的协方差如下：
[0014][0015]根据Wilson&Jenkins(1996)的分析，不同子孔径的相位协方差可以如下表示：
[0016][0017]式中D
φ
为相位结构函数。该公式为SLODAR理论相关函数的计算公式，这个公式非常复杂，难以理解和计算，而且需要消耗较长时间，不利于实时修改参数和实时测量出大气湍流。对于实际应用而言，系统的某些参数可能是实时变化的，需要实时调整算法的输入参数。并且对于MCAO系统而言，实时大气湍流分层强度的计算也是非常有必要的。但是SLODAR方法的计算方法过于复杂，不利于实时计算。
[0018]另外，传统方法无法摆脱数据统计信息和经典湍流统计模型不一致的问题。尤其是对于实际大气湍流条件而言，其湍流统计信息可能和任一经典模型都是不匹配的。这种模型的不匹配必然引起湍流分布的测量误差，使得分层测量的精度下降。
[0019]针对上述问题，本专利技术提出一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法。理论互相关函数的计算被自相关函数替代，自相关函数则直接从数据本身获得，消除数据和模型统计信息之间的误差，使分层测量更为准确。在本专利技术中，理论互相关函数被自相关函数代替，自相关函数直接从数据中获得，无需任何的经典模型输入，避免了数据统计信息和经典模型不匹配的问题。

技术实现思路

[0020]针对大气湍流数据统计信息和经典湍流统计模型之间的不匹配问题，提出一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法。
[0021]本专利技术采用的技术方案为：
[0022]一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法，所述方法通过大视场夏克
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哈特曼波前传感器的斜率数据计算出自相关函数并以此计算大气湍流的强度分布，消除模型和数据统计信息不匹配的问题。该方法包括如下步骤：
[0023]步骤(1)：利用大视场夏克
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哈特曼波前传感器获取波前斜率信息；
[0024]步骤(2)：通过多子孔径多导星数据计算出斜率互相关函数；
[0025]步骤(3)：通过多子孔径多导星数据计算出自相关函数；
[0026]步骤(4)：建立理论计算的自相关函数和数据计算的互相关函数的关系；
[0027]步骤(5)：根据两者的关系计算出大气湍流的强度分布。
[0028]进一步的，步骤(1)中，所述利用大视场夏克
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哈特曼波前传感器获取波前斜率信息过程中，需要设置多个不同位置的导星同时计算哈特曼斜率数据，并且计算斜率时需要使用多个参考子孔径方便算法的噪声处理，最终得到的数据为多子孔径多导星多参考的斜率数据。
[0029]进一步的，步骤(3)中，所述通过多子孔径多导星数据计算出自相关函数，直接通过数据本身计算自相关函数；避免数据的统计信息和用于测量的经典湍流统计模型不匹配，造成测量精度下降的问题；使用数据自身的统计特性对互相关进行测量，使得测量不再考虑经典湍流模型，测量结果也更准确。
[0030]进一步的，步骤(4)中，所述建立理论计算的自相关函数和数据计算的互相关函数的关系，通过自相关和互相关的转换完成。
[0031]进一步的，步骤(5)中，所述大气湍流强度分布的计算，通过非负最小二乘拟合的方式完成。
[0032]本专利技术所述步骤(3)中，通过大气湍流数据本身计算出自相关函数，并以此为基础进行大气湍流的分层测量，就可以消除数据和经典湍流统计模型之间的不匹配问题。
[0033]本专利技术预计取得的有益效果为：
[0034](1)利用本专利技术可以使大气湍流强度分布的计算更为简单；
[0035](2)利用本专利技术可以消除大气湍流数据统计信息和经典湍流统计模型之间的不匹配问题，使得测量更为准确；
[0036](3)利用本专利技术不需要增加其他硬件条件。本方法可以将复杂的理论互相关函数用简单的自相关表示，也将不再需要针对大气湍流分层测量修改相应的经典湍流模型参数。
附图说明
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法，其特征在于，所述方法通过大视场夏克
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哈特曼波前传感器的斜率数据计算出自相关函数并以此计算大气湍流的强度分布，消除模型和数据统计信息不匹配的问题，该方法包括如下步骤：步骤(1)：利用大视场夏克
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哈特曼波前传感器获取波前斜率信息；步骤(2)：通过多子孔径多导星数据计算出斜率互相关函数；步骤(3)：通过多子孔径多导星数据计算出自相关函数；步骤(4)：建立理论计算的自相关函数和数据计算的互相关函数的关系；步骤(5)：根据两者的关系计算出大气湍流的强度分布。2.根据权利要求1所述的一种基于数据统计自相关函数的大气湍流强度分布测量方法，其特征在于，步骤(1)中，所述利用大视场夏克
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哈特曼波前传感器获取波前斜率信息过程中，需要设置多个不同位置的导星同时计算哈特曼斜率数据，并且计...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉弦，张兰强，饶长辉，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：