Performance Prediction for an Adaptive Optics System Using Two Analysis Methods: Statistical Analysis and Computational Simulation

통계분석 및 전산모사 기법을 이용한 적응광학 시스템 성능 예측

Adaptive optics (AO) systems compensate for atmospheric disturbance, especially phase distortion, by introducing counter-wavefront deformation calculated from real-time wavefront sensing or prediction. Because AO system implementations are time-consuming and costly, it is highly desirable to estimate the system's performance during the development of the AO system or its parts. Among several techniques, we mostly apply statistical analysis, computational simulation, and optical-bench tests. Statistical analysis estimates performance based on the sum of performance variances due to all design parameters, but ignores any correlation between them. Computational simulation models every part of an adaptive optics system, including atmospheric disturbance and a closed loop between wavefront sensor and deformable mirror, as close as possible to reality, but there are still some differences between simulation models and reality. The optical-bench test implements an almost identical AO system on an optical bench, to confirm the predictions of the previous methods. We are currently developing an AO system for a 1.6-m ground telescope using a deformable mirror that was recently developed in South Korea. This paper reports the results of the statistical analysis and computer simulation for the system's design and confirmation. For the analysis, we apply the Strehl ratio as the performance criterion, and the median seeing conditions at the Bohyun observatory in Korea. The statistical analysis predicts a Strehl ratio of 0.31. The simulation method similarly reports a slightly larger value of 0.32. During the study, the simulation method exhibits run-to-run variation due to the random nature of atmospheric disturbance, which converges when the simulation time is longer than 0.9 seconds, i.e., approximately 240 times the critical time constant of the applied atmospheric disturbance.

적응 광학(adaptive optics, AO)은 대기 외란을 실시간으로 보정하는 기술을 말하고, 이러한 적응광학의 효율적 개발을 위하여, 다양한 성능 예측 기법을 도입하여 적응광학이 적용된 시스템 성능 예측을 실시한다. 적응광학의 성능 예측 기법으로 자주 사용되는 기법으로는 통계분석, 전산모사 및 광학 벤치 테스트가 있다. 통계분석에서는 적응광학 시스템을 통계 분석 모델로 가정하여 오차값(분산)의 제곱을 전부 합쳐 스트렐비를 간단하게 추정한다. 다만, 하위 변수 간의 상관 관계는 무시되어 이에 따른 추정의 오류는 존재한다. 다음으로, 전산모사는 대기 난류, 파면센서, 변형거울, 폐쇄 루프 등 모든 구성요소를 가능한 한 실제와 가깝게 모델링하고, 시간 흐름에 따른 적응광학 시스템의 변화를 모두 구현하여 성능 예측을 수행한다. 다만, 전산모사 모델과 현실 사이에는 여전히 일부 차이가 있어, 광학 벤치 테스트를 통하여 시스템 성능을 확인한다. 최근 국내에서 개발된 변형 거울을 적용한 1.6 m 지상 망원경용 적응광학 시스템을 개발 중에 있어, 이에 적용 가능한 적응광학 시스템을 통하여 성능 예측 기법이 요구되며 동시에 성능 예측 기법의 비교를 진행하고자 한다. 앞서 언급된 통계분석 및 전산모사를 이용하여 시스템 성능 예측을 수행하였으며, 성능 예측의 분석을 위해 각각의 성능 예측 기법의 망원경 및 적응광학 시스템 모델링 과정 및 결과를 제시하였다. 이때 성능 예측을 위한 대기 조건으로는 보현산 관측 중앙값(median)을 적용하였다. 그 결과 통계 분석 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.31이 도출됨을 확인하였고, 전산모사 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.32를 가짐을 확인함으로써 두 방법에 의한 예측이 거의 유사함을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 전산모사의 경우 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여, 모사 시간이 대기 임계 시간 상수의 약 240배인 0.9초 이상 수행되어야 함을 알 수 있었다.