レーザーガイド星のマルチコンジュゲート適応光学系のチルトおよびチルトアニソプラナーモードの最適な修正により、空カバーの増加

Laser-Guide-Star Multiconugate Adaptive Optics（MCAO）システムには、チルトおよびチルトアニソプラナティズムモードを測定するために、自然ガイドスター（NGS）が必要です。このような、一般的に薄暗いソースから来る限られた数の光子を最適に使用することは、合理的なスカイカバレッジを取得するために必須です。つまり、事前定義されたWFエラー予算を検知するNGS波面（WF）センシングに適したアステリズムを見つける可能性があります。この論文では、モーダル大気断層撮影と最適な確率制御理論のSTREHL-OPTIMAL（最小残差分散）時空間再構成の合併原理を提示します。30メートルの望遠鏡の最初の光MCAOシステムであるNfiraosのシミュレーションは、〜500の典型的なNGSアスタリズムを使用して、特に比較的薄暗い星の場合（大きさ22まで22までの顕著な結果をもたらすことを示しています。Hバンドで）は、十分なフラックスを統合するために低い側頭のフレームレート（16 Hzという低い）が必要です。テストされたすべてのケースで、21 nm RMSのWFエラーの中央値の改善は、Double Integratorに基づくType-IIコントローラーである現在のベースラインと比較してMVで達成できます。これは、特定のレベルの許容可能な残留WFエラーの場合、スカイカバレッジが約10％増加することを意味します。これは非常に重要な数値です。従来のシングルインテグレーターコントローラーと比較すると、改善は20％以上になります。

Laser-guide-star multiconjugate adaptive optics (MCAO) systems require natural guide stars (NGS) to measure tilt and tilt-anisoplanatism modes. Making optimal use of the limited number of photons coming from such, generally dim, sources is mandatory to obtain reasonable sky coverage, i.e., the probability of finding asterisms amenable to NGS wavefront (WF) sensing for a predefined WF error budget. This paper presents a Strehl-optimal (minimum residual variance) spatiotemporal reconstructor merging principles of modal atmospheric tomography and optimal stochastic control theory. Simulations of NFIRAOS, the first light MCAO system for the thirty-meter telescope, using ~500 typical NGS asterisms, show that the minimum-variance (MV) controller delivers outstanding results, in particular for cases with relatively dim stars (down to magnitude 22 in the H-band), for which low-temporal frame rates (as low as 16 Hz) are required to integrate enough flux. Over all the cases tested ~21 nm rms median improvement in WF error can be achieved with the MV compared to the current baseline, a type-II controller based on a double integrator. This means that for a given level of tolerable residual WF error, the sky coverage is increased by roughly 10%, a quite significant figure. The improvement goes up to more than 20% when compared with a traditional single-integrator controller.