Spatio-angular Minimum-variance Tomographic Controller for Multi-Object Adaptive Optics systems
本文针对多目标自适应光学系统提出空间-角度LQG层析控制器，利用随机时间演化模型和稀疏测量算子实现近最优校正，并在Raven系统上使极限星等提升两个星等、天空覆盖率提高5倍。
2015-04-29 astro-ph.IM
The MICADO first light imager for the ELT: first on-bench performance tests of the SCAO hybrid LQG+Integrator controller
LIRA, Observatoire de Paris, Université PSL, Sorbonne Université, Université Paris Cité, CY Cergy Paris Université, CNRS（巴黎天文台，巴黎文理研究大学，索邦大学，巴黎西岱大学，塞吉-蓬图瓦兹大学，法国国家科学研究中心）；Université Paris-Saclay, Institut d’Optique Graduate School, CNRS, Laboratoire Charles Fabry（巴黎萨克雷大学，高等光学学院，法国国家科学研究中心，夏尔·法布里实验室）；Max Planck Institute for extraterrestrial Physics（马克斯·普朗克地外物理研究所）
该研究针对ELT的MICADO首光成像仪SCAO系统，验证了混合LQG+积分器控制器的台架性能，测试了增加LQG控制模式数量的效果，并推进自主LQG调节器的研发。
2026-08-28 astro-ph.IM
Development of a Miniaturized Deformable Mirror Controller
高性能自适应光学系统作为天文学、眼科学和电信领域的有用应用正在迅速推广。这项技术对于地面望远镜和未来的太空任务（如WFIRST，EXO-C，HabEx和LUVOIR）中使用的系外行星的日冕直接成像至关重要。我们已经开发了一种小型化的变形镜控制器，使主动光学小空间成像任务。该系统基于Boston Micromachines Corporation Kilo-DM，这是市场上最广泛的DM之一。该系统有三个主要组成部分：可变形镜，驱动电子设备以及机械和热管理。该系统被设计成非常紧凑且具有低功耗，使其不仅能够用于系外行星任务，而且还能够用于需要精密光学系统的广泛应用，例如直接视线激光通信和制导系统。该控制器能够处理1，024个执行器，最大动态范围为220 V，分辨率为16位，精度为14位，工作频率高达1 kHz。该系统适合10 x10 x5 cm的体积，重量不到0.5kg，功耗不到8 W。我们已经开发出一种交钥匙解决方案，通过显著减少波前控制硬件的体积、重量和功耗，降低当前计划以及未来任务的风险，降低成本。
2017-03-21 astro-ph.IM
Data-driven subspace predictive control of adaptive optics for high-contrast imaging
对系外行星的搜寻正将地面望远镜上的自适应光学系统推向极限。在小角度分离的主要限制之一，正是预测系外行星，是伺服滞后的自适应光学系统。伺服滞后误差可以用预测控制来减小，其中控制是基于大气扰动的未来状态。我们建议使用一个线性数据驱动的积分预测控制器的子空间方法的基础上，实时更新。新的控制器只使用测量的波前误差和变形镜命令的变化，这允许闭环操作，而不需要伪开环重构。这使得能够与诸如棱锥波前传感器的非线性波前传感器一起操作。我们表明，所提出的控制器进行近最优控制在模拟平稳和非平稳干扰，我们能够获得几个数量级的原始对比度。该算法已在实验室中使用MagAO-X进行了演示，我们获得了超过两个数量级的对比度。
2021-03-12 astro-ph.IM
HEART: automated build and test infrastructure for real-time controller development
HEART是一个用于构建下一代自适应光学系统实时控制器的C/Python框架，本文介绍其多层级自动化构建与测试基础设施，涵盖从单元测试到系统级测试，确保数值正确性与执行性能，支持持续重构与扩展。
2024-12-23 astro-ph.IM
Control algorithms for dual-wavefront sensor single-conjugate adaptive optics
University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
本文提出基于双波前传感器单共轭自适应光学的控制算法，通过时间滤波缓解NCP像差转移，提升科学图像质量。
2026-01-20 astro-ph.IM
On-sky performance during verification and commissioning of the Gemini Planet Imager's adaptive optics system
Gemini Planet Imager仪器的自适应光学（AO）子系统是专门为促进高对比度成像而设计的。它具有几项新技术，包括傅里叶变换的计算效率波前重建，每8秒的模式增益优化，以及空间滤波波前传感器。它还使用线性二次高斯（LQG）控制器（又名卡尔曼滤波器）进行指向和聚焦。我们展示了从2013年12月到2014年5月的验证和调试运行的空中性能结果。有效的重构和模态增益优化按设计进行。LQG控制器可有效消除振动。空间滤波器可以去除混叠，但由于稳定性问题，我们通常使用尺寸超过60%的空间滤波器。
2014-07-08 astro-ph.IM
Self-optimizing adaptive optics control with Reinforcement Learning
当前和未来的高对比度成像仪器需要极端的自适应光学（XAO）系统来达到直接对系外行星成像所需的对比度。望远镜的振动和由控制回路的延迟引起的时间误差限制了这些系统的性能。（预测）控制算法的优化是减少这些影响的关键。我们描述了无模型强化学习如何用于优化闭环自适应光学控制的递归神经网络控制器。我们验证了我们提出的方法在模拟和实验室设置的倾斜倾斜控制。结果表明，该算法可以有效地学习，以抑制倾斜的倾斜振动的组合。此外，我们报告减少残差幂律输入湍流相比，一个最佳的增益积分。最后，我们证明了控制器可以学习识别参数的变化的振动，而不需要在线更新的控制律。我们的结论是，强化学习是一种很有前途的方法，数据驱动的预测控制，未来的研究将应用这种方法来控制高阶变形镜
2020-12-03 astro-ph.IM
On-sky demonstration of reinforcement learning for adaptive optics control
European Southern Observatory（欧洲南天文学中心）；Aix Marseille University（艾克斯马赛大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；CNES（法国国家太空研究中心）；LAM（雷恩天文物理实验室）；Wakea Consulting（Wakea咨询公司）；Bertin Alpao
首次在望远镜上演示了基于强化学习的自适应光学控制器PO4AO，在多种条件下优于传统积分控制器，展示了鲁棒性和高性能。
2026-06-09 astro-ph.IM cs.LG cs.RO
An Analysis of Large Astronomical Detector Controller Systems and Implications for Future ESO Detector Systems
European Southern Observatory (ESO)（欧洲南方天文台）
本文分析了大型天文仪器中探测器控制的挑战，提出高效控制的关键技术，并为未来ESO探测器系统提供设计思路。
2026-03-18 astro-ph.IM
Self-optimizing adaptive optics control with Reinforcement Learning for high-contrast imaging
Leiden Observatory, Leiden University（莱顿大学莱顿天文台）
目前和未来的高对比度成像仪器需要极端的自适应光学（XAO）系统，以达到直接成像系外行星所需的对比度。望远镜的振动和由控制回路的延迟引起的时间误差限制了这些系统的性能。减少这些影响的一种方法是使用预测控制。我们描述了无模型强化学习如何用于优化闭环预测控制的递归神经网络控制器。首先，我们验证了我们提出的方法在模拟和实验室设置的倾斜倾斜控制。结果表明，该算法可以有效地学习，以减轻振动和减少的残差幂律输入湍流相比，最佳增益积分器。我们还表明，控制器可以学习，以尽量减少随机振动，而不需要在线更新的控制律。接下来，我们在模拟中表明，我们的算法也可以应用到高阶变形镜的控制。我们证明，我们的控制器可以提供两个数量级的改善对比度在小的分离下，稳定的湍流。此外，我们显示了一个以上的数量级的改善，对比不同的风速和方向，而不需要在线更新的控制律。
2021-08-24 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG
Pseudo Closed-Loop Bootstrapping for Reinforcement Learning Based AO Control
European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；Aalto University（阿尔托大学）
针对自适应光学控制中高非线性WFS导致的闭环数据采集难题，提出预校准的PO4AO策略，无需积分控制器即可直接在轨闭环操作，实现鲁棒控制学习。
2026-10-09 astro-ph.IM
The GRAVITY fringe tracker
本文介绍GRAVITY条纹跟踪器的研发，涵盖硬件、控制软件及观测，通过群延迟与相位延迟控制器结合卡尔曼滤波实现高精度条纹跟踪，为暗源观测提供技术基础。
2023-10-21 astro-ph.IM
Gemini North Adaptive Optics (GNAO) facility overview and status updates
Gemini North自适应光学（GNAO）设施是Gemini North即将推出的AO设施，为JWST和Rubin操作时代的调查和时域科学提供最先进的AO系统。GNAO将进行优化，以向Gemini红外多目标摄谱仪（GIRMOS）提供信息。虽然GIRMOS是定义GNAO能力的主要科学驱动力，但任何使用f/32波束的仪器都可以使用GNAO部署。GNAO项目包括开发一个新的激光导星设施，该设施将由四个侧面发射的激光束组成，支持GNAO的两个主要AO模式：宽场模式，在2弧分圆形视场的自然视宁度上提供更好的图像质量;窄场模式，在20 x20弧秒方形视场上提供接近衍射极限的性能。GNAO宽场模式将启用GIRMOS的多IFU配置，其中将使用GIRMOS内的多目标AO额外校正每个单独IFU的科学光束。GNAO窄视野模式将提供GIRMOS平铺IFU配置，其中所有IFU均在视野中心合并为“超级”IFU。GNAO还包括开发一个新的实时控制器，一个新的GNAO设施系统控制器，最后开发一个新的AO工作台。我们在本文中介绍了GNAO设施的概述，并提供了每个产品的状态更新。
2022-08-30 astro-ph.IM
The Infrared Imaging Spectrograph (IRIS) for TMT: closed-loop adaptive optics while dithering
红外成像光谱仪（IRIS）是30米望远镜（TMT）上窄场红外自适应光学系统（NFIRAOS）的第一台轻型客户端仪器。IRIS包括三个自然导星（NGS）仪器上波前传感器（OIWFS），用于测量仪器焦平面中的倾斜/倾斜和聚焦误差。NFIRAOS也有一个内部的自然引导星波前传感器，IRIS和NFIRAOS必须精确地协调它们的波前传感器定位器的运动，以在望远镜抖动时跟踪NGS的位置（偏移望远镜以覆盖更多的区域），以避免昂贵的重新获取时间惩罚。首先，我们对所有相关子系统的排序策略进行了概述。然后，我们预测的运动的望远镜抖动的基础上提供的有限元模型TMT，最后分析延迟和抖动的问题，影响传播的位置需求从望远镜控制系统到个别电机控制器。
2018-08-22 astro-ph.IM
A laboratory demonstration of an LQG technique for correcting frozen flow turbulence in adaptive optics systems
我们提出了一种使用线性二次高斯（LQG）控制器（也称为卡尔曼滤波器）消除冻结流大气湍流影响的方法的实验室验证。这种方法，我们称之为“预测傅立叶控制”，可以识别相关的大气运动，由于冻结流湍流层，并可以预测性地消除这些相关运动的影响，在实时。我们的实验室验证表明，RMS剩余波前误差的3倍的改善和10%的改善，在测量Strehl的系统。我们发现，由于使用预测傅立叶控制，RMS残余波前误差被抑制从35.0 nm到11.2 nm，并且远场Strehl从0.479提高到0.520。
2015-04-14 astro-ph.IM physics.optics
Daytime calibration and testing of the Keck All sky Precision Adaptive Optics Tomography System
凯克全天精密自适应光学（KAPA）项目的开发于2018年9月启动，旨在升级凯克I自适应光学（AO）系统，以实现具有四个激光引导星（LGS）的激光层析成像自适应光学（LTAO）。该项目包括用Toptica激光器取代现有的LMCT激光器，实施新的实时控制器（RTC）和波前传感器光学器件和相机，以及新的日间校准和测试平台，为激光断层扫描提供所需的基础设施。这里介绍的工作描述了新的日间校准基础设施，以测试性能的KAPA层析成像算法。本文概述了硬件基础设施的白天校准和性能评估的层析成像算法。这包括在AO工作台焦点处实现具有光纤耦合光源的模拟四个激光引导星（LGS）和两个自然引导星（NGS）的非均匀性模拟器，以及在AO工作台上升级现有TelSim以模拟焦点非均匀性和风驱动的大气湍流。可在有效高度上进行调整的相位屏用于模拟风速高达10 m/s，持续时间长达3 s。
2022-07-29 astro-ph.IM
Identification and adaptive control of a high-contrast focal plane wavefront correction system
所有用于系外行星高对比度成像的日冕仪都需要波前校正系统来抑制光学像差并产生足够暗的黑洞。由于最有效的波前校正算法（控制器和估计器）通常是基于模型的，系统的建模精度影响最终的波前校正性能。目前，波前校正系统通常近似为使用傅立叶光学的线性系统。然而，傅立叶光学模型通常是有偏见的，由于在布局测量的不准确性，固有的光学像差的不完善的诊断，以及缺乏知识的可变形反射镜（致动器增益和影响函数）。此外，由于仪器的不稳定性和环境的影响，望远镜的光学系统会随着时间的推移而变化。在本文中，我们提出了一个期望最大化（E-M）的方法来识别和实时适应线性望远镜模型的数据。通过在E步骤（卡尔曼滤波器和Rauch平滑器）和M步骤（分析或基于梯度的优化）之间迭代，该算法能够恢复系统，即使模型取决于电场，其是不可测量的隐藏变量。在普林斯顿大学高对比度成像实验室的仿真和实验表明，该算法提高了模型的精度，提高了波前校正的效率和速度。
2018-10-07 astro-ph.IM
Forecasting Wavefront Corrections in an Adaptive Optics System
我们使用的遥测数据从双子座北ALTAIR自适应光学系统，以调查如何以及波前校正的命令（包括提示/湍流和高阶湍流）可以预测，以减少滞后误差（由于波前传感器平均和计算延迟），提高交付的图像质量。我们表明，一个高水平的减少（$\sim$ 5小费，小费，小费和$\sim$ 2高阶模式）在RMS波前误差可以通过使用“预测滤波器”的基础上，只有几个系数（$\sim$ 30小费，小费，小费和$\sim$ 5高阶模式），以补充现有的积分伺服控制器。更新该滤波器以适应不断变化的观测条件在计算上是廉价的，并且需要不到10秒的遥测数据。我们还使用了几种机器学习模型（长短期记忆和扩张卷积模型）来评估是否可以通过更复杂的非线性模型实现进一步的改进。我们的尝试表明，即使对于线性模型残差很高的大滞后，线性自回归预测也没有明显的改进，这表明在双子座北望远镜上ALTAIR的非线性波前失真可能无法用当前的设置进行预测
2022-05-12 astro-ph.IM
DD4AO control law for RISTRETTO: robustness, real-time performance, and on-sky validation with PAPYRUS
Univérsité de Genève (UNIGE)（日内瓦大学）；Wakea consulting（Wakea咨询公司）；Laboratoire d’Astrophysique de Marseille (LAM)（马赛天体物理学实验室）；Office national d’études et de recherches aérospatiales (ONERA)（法国国家航空航天研究局）
研究展示DD4AO在RISTRETTO仪器中实施进展，它是频域数据驱动的自适应光学控制器。通过凸优化解决相关问题，生成IIR滤波器形式的最优控制器。利用PAPYRUS仪器在轨验证，结果显示其性能良好，验证了它是强大的在轨控制解决方案，是部署的重要里程碑。
2026-07-17 astro-ph.IM
Millimeter-wave adaptive optics: Demonstrating closed-loop correction for lowest Zernike modes
Nagoya University（名古屋大学）；Kitami Institute of Technology（北见工业大学）；Kanazawa University（金泽大学）；Japan Women’s University（日本女子大学）；National Astronomical Observatory of Japan（日本国立天文台）；Kyoto University（京都大学）；Osaka Metropolitan University（大阪公立大学）
该研究开发了一款五元毫米波自适应光学波前传感器，通过PI控制器闭环抑制最低阶泽尼克模式，为AtLAST/LST等未来大口径亚毫米波设施的计量学提供了基础。
2026-08-18 astro-ph.IM
ELT-scale Adaptive Optics real-time control with the Intel Xeon Phi Many Integrated Core Architecture
针对超大望远镜（ELT）规模自适应光学（AO）实时控制日益增长的计算需求，我们提出了一种采用英特尔至强融核Knights Landing（KNL）多集成核心（MIC）架构的解决方案。AO实时控制器（RTC）的计算需求是望远镜直径的四次方，因此下一代ELT需要比现有系统更大数量级的RTC管道处理能力。Xeon Phi包含大量（> 64）低功耗x86 CPU内核和高带宽内存，集成到单个插槽服务器CPU包中。增加的并行性和存储器带宽对于提供具有ELT尺度AO所需精度的重构波前的性能至关重要。在这里，我们证明了Xeon Phi KNL能够在超过1.0 kHz的频率下执行ELT规模的单共轭AO实时控制计算，RMS抖动小于20 μs。我们还表明，通过连接波前传感器相机，KNL可以以高达966 Hz（相机的最大帧速率）处理实时控制环路，抖动保持在20 μs RMS以下。未来的研究将涉及探索使用一组至强Phis对AO的MCAO和MOAO制度进行实时控制。我们发现，至强融核是非常适合ELT AO实时控制。
2018-05-24 astro-ph.IM
A correlation-locking adaptive filtering technique for minimum variance integral control in adaptive optics
本文提出了一种用于积分器控制的自适应光学系统的实时自适应滤波技术--相关锁定优化方案（CLOSE）。CLOSE利用控制器遥测中模态信号的时间自相关，并驱动闭环伺服回路中积分命令律的增益。该监控回路仅使用几个标量参数进行配置，并自动控制模态增益以紧密匹配传递函数，从而实现最小方差控制。这种优化被证明在与AO系统相关的噪声和可视条件的整个范围内都有效。这种技术是在为超大望远镜准备高阶AO系统时设计的，特别是为了解决光学增益（OG）现象-由天空残差引起的灵敏度降低-这是金字塔波前传感器（PWFS）的一个突出问题。CLOSE遵循OG的线性模态补偿方法，先前已证明可大幅改善高阶PWFS系统的AO校正。通过乘法增量对模态增益进行操作，CLOSE自然补偿了整个AO循环中反复出现的未考虑灵敏度因子的问题。我们提出了端到端的模拟MICADO仪器单共轭AO展示的性能和能力的关闭。我们证明，一个单一的配置应提供一个有效的和通用的优化模式积分器，同时占OG补偿，同时提供显着的鲁棒性瞬态效应影响PWFS的灵敏度。
2021-03-17 astro-ph.IM
Laboratory Demonstration of Optimal Identification and Control of Tip-Tilt Systems
我们提出了最佳线性二次高斯（LQG）控制的尖端和倾斜Zernike波前模式的SEAL（圣克鲁斯极端AO实验室）的测试结果。控制器采用由预期的倾斜/倾斜功率谱和振动峰值调节的物理模型。该模型建立在类似的实现，如双子座行星成像仪，通过考虑环路延迟和控制硬件的响应的影响。正在使用快速大气自相干相机技术（FAST）对SEAL进行测试，并使用定制的Python库进行测试，以调整光学器件，生成交互矩阵，并通过将控制器与待校正的模拟干扰信号相结合来进行实时控制。我们已经进行了开环数据收集，表征自然的工作台动态，并已显示出由于积分器控制和LQG控制的RMS波前误差的减少。
2022-09-28 astro-ph.EP astro-ph.IM
The Active Optics System on the Vera C. Rubin Observatory: Optimal Control of Degeneracy Among the Large Number of Degrees of Freedom
针对Rubin天文台主动光学系统中大量自由度导致的噪声诱导简并性问题，提出基于TSVD的缩放策略以最优分配调节量，提升成像质量。
2024-08-16 astro-ph.IM
Ground-based adaptive optics coronagraphic performance under closed-loop predictive control
系外行星Proxima b的发现突出了下一代巨型分段镜望远镜（GSMTs）的潜力，可以通过直接成像来表征围绕附近恒星运行的地球-潜在的可居住行星。这将需要继续开发和实施优化的自适应光学系统，为GSMT上的日冕仪供电。这种发展应在理解大气湍流所施加的基本限制的基础上进行。在这里，我们试图解决这个问题，在一个闭环AO系统计算日冕后对比度的半分析框架。我们这样做的时间功率谱的傅立叶基础计算假设冻结流湍流开始，然后应用闭环传递函数。我们包括一个简单的预测控制器的好处，我们可以提供超过1400倍的增益在原始PSF对比度在1 $λ/D$明亮的恒星，和超过30倍的增益在一个I = 7.5等星，如比邻星。更复杂的预测控制有望进一步改善这一点。假设光子噪声限制的观测技术，如高色散日冕，这些增益的原始对比度将减少积分时间相同的大因素。因此，预测控制大气湍流应被视为使地面望远镜能够确定类地行星特征的关键技术之一。
2017-12-19 astro-ph.EP astro-ph.IM
