Dynamic and non linear phase reconstruction applied for Fourier Filtering Wave-Front Sensor
Reconstruction non linéaire et dynamique et des analyseurs de front d'onde a filtrage de Fourier
Résumé
The next generation of Extremely Large Telescopes (ELT) will provide high angular resolution and broad sky coverage allowing astronomers to study very faint object such as exoplanets. To achieve the required resolution, Adaptive Optics (AO) corrects the perturbations induced by atmospheric turbulence. However, the fragmented pupil of the ELT introduces new aberrations such as differential piston or the Low-Wind Effect that need to be corrected to reachthe full potential of these instruments. Standard AO systems are optimised to measure and correct for atmospheric perturbations, and may not be sensitive to these specific aberrations. It is therefore necessary to explore new wavefront sensors, which can cope with both the telescope and atmospheric perturbations. Toward this goal, the exploitation of the Fourier Filtering Wave-Front Sensors (FFWFS) appears to be a viable solution because of their high sensitivity compared to the Shack-Hartmann. However, high sensitivity often comes at the cost of non-linear behaviour. To overcome this difficulty, we explore a way to implement the non-linearities of these sensors in the classical matrix formalism. The modal optical gain can be computed from a focal plane image. However, we also need the cross-terms that reflect the modal confusion that appears when working outside the linear regime of the FFWFS. The construction of the whole gain matrix is an alternative approach to tackle non-linearities of FFWFS. To do so we will to an End-To-End simulation and explore a Deep-Learning approach. We present and compare the results of a new phase reconstructor obtained with both approaches. Experimental results obtained in a close-loop situation will also be presented.
La prochaine génération de télescopes, les Extremely Large Telescopes (ELT) offrira une haute résolution angulaire et une large couverture du ciel permettant aux astronomes d'étudier des objets très peu lumineux comme les exoplanètes. Pour atteindre la résolution requise, l'optique adaptative (OA) corrige les perturbations induites par la turbulence atmosphérique. Cependant, les pupilles fragmentées des ELTs introduisent de nouvelles aberrations telles que le piston différentiel ou du Low-Wind Effect qui doivent être corrigés pour atteindre le plein potentiel de ces instruments. Les systèmes d'OA standards sont optimisés pour mesurer et corriger les perturbations atmosphériques, et peuvent ne pas être sensibles à ces aberrations spécifiques. Il est donc nécessaire d'explorer de nouveaux analyseurs de front d'onde, capables de gérer à la fois les aberrations induites par le télescope et les perturbations atmosphériques. Dans ce but, l'exploitation des senseurs de front d'onde à filtrage de Fourier (FFWFS) (FFWFS) semble être une solution viable en raison de leur grande sensibilité par rapport au Shack-Hartmann. Cependant, la haute sensibilité se fait souvent au prix d'un comportement non linéaire. Pour surmonter cette difficulté, nous explorons un moyen d'implémenter les non linéarités de ces senseur dans le formalisme matriciel classique. Les gains optiques modaux peuvent être calculés à partir d'une image du plan focal. Cependant, nous avons également besoin de termes croisés qui reflètent la confusion modale qui apparaît lorsque l'on travaille en dehors du régime linéaire des FFWFS. La construction de la matrice de gain totale est une approche alternative pour aborder les non linéarités de cette classes d'analyseurs. Pour ce faire, nous allons procéder à une simulation de bout en bout et explorer une approche d'apprentissage profond. Nous présentons et comparons les résultats d'un nouveau reconstructeur de phase obtenu avec les deux approches. Les résultats expérimentaux obtenus en boucle fermée seront également présentés.