NIAOT OpenIR
基于FPGA和CPU混合编程的波前检测及校正方法研究
陈曌瑜
Subtype硕士
2024-06
Degree Grantor中国科学院大学
Place of Conferral北京
Keyword自适应光学 高对比度成像 波前检测及校正 FPGA
Abstract

地球之外是否存在生命是人们一直以来在探索的问题,因此对系外行星的探索是当前天文学的重点研究目标。系外行星的直接成像对于了解行星形成和对行星进行光谱分析具有重要作用,然而对类地行星直接成像所需的1E-10以上成像对比度使得具体实现的难度极大,需要依赖空间超高对比度成像。该技术的实现依赖于空间星冕仪系统对光学波前的精确控制,校正空间望远镜光学系统中存在的低频扰动,但受限于航天用处理器性能和选型,因此需要发展专用的在轨波前检测及校正方法。

本文基于系外行星高对比度成像星冕仪项目的光学系统,开发并优化波前检测及校正系统的软件应用和算法,可以兼顾空间望远镜系外行星直接成像波前运算高精度及大规模自适应光学系统计算实时性的需求。

为了校正空间存在波前像差实现高对比度成像,本文首先分析了现有的波前检测及校正算法的原理,并讨论了各类算法在不同硬件平台上实现的可能性,为后续的研究打下了基础。

针对选定的波前检测和校正算法,提出了基于 FPGA 和 CPU 混合编程的波前处理平台。设计了系统硬件平台架构,选择了合适的处理器芯片,分析了系统数据处理的类型和规模,以便更好地分配系统任务,提高计算效率。

所选算法在基于LabVIEW编程语言设计的波前处理平台上执行,并通过模拟具有不同子孔径数的Shack-Hartmann传感器来评估校正速度。选择合适的激光器、波前传感器和波前校正器来构建光学系统,用于测试波前检测和校正方法的计算精度。

本文基于FPGA和CPU的混合编程架构实现了波前校正和检测,在兼顾硬件资源和计算精度的同时,保持了系外行星探测所需的高对比度成像暗区。上述混合编程架构方法在大规模自适应光学系统中也具有显著的速度优势,在100×100子孔径的自适应光学系统中,波前处理延迟缩短了1281.8μs,可以满足ExAO、GLAO和MCAO等地面大孔径望远镜配备的自适应光学系统对高速并行计算的需求。

Subject Area天文技术与方法
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/2149
Collection中国科学院南京天文光学技术研究所知识成果
学位论文
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GB/T 7714
陈曌瑜. 基于FPGA和CPU混合编程的波前检测及校正方法研究[D]. 北京. 中国科学院大学,2024.
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