Image based automatic wind velocity profiler for adaptive optics

Simple item page
dc.catalogadorpva
dc.contributor.advisorTejos Núñez, Cristián Andrés
dc.contributor.advisorGuesalaga Meissner, Andrés
dc.contributor.authorDíaz, Sebastián J.
dc.contributor.otherPontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
dc.date.accessioned2023-08-09T19:59:32Z
dc.date.available2023-08-09T19:59:32Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionTesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023
dc.description.abstractLos sistemas de óptica adaptativa (AO, por sus siglas en inglés) corrigen las aberraciones o desfases generados por la atmósfera. Para ello, se requieren estimadores en línea de los parámetros de turbulencia atmosférica. Para la familia de sistemas de óptica adaptativa de campo amplio (WFAO, por sus siglas en inglés), esta información debe ser estratificada en altitud. Entre estas estimaciones vectorizadas, el perfil del viento en altitud es deseable para reducir los errores temporales en los lazos de AO y para estimar el tiempo de coherencia de la turbulencia. Esta tesis propone un estimador de viento llamado Algoritmo de Seguimiento de Picos basado en Procesamiento de Imágenes (IPTA, por sus siglas en inglés). IPTA está basado en procesamiento de imágenes y estima de manera automática y confiable la velocidad del viento para varias capas turbulentas a lo largo de la línea de visión. La estimación de cada capa de viento se logra mediante el seguimiento de picos presentes en mapas de correlación cruzada generados con datos de pares de sensores de frente de onda (WFS, por sus siglas en inglés). Estos mapas son generados utilizando la técnica conocida como SLODAR (Slope detection and Ranging). Resultados para datos simulados y reales muestran que IPTA supera a uno de los métodos de estimación de viento del estado del arte (el algoritmo CovAriance parametrization of Wind velocity, CAW) en términos de precisión y recuperación. Los resultados también muestran que, en términos de tiempo de ejecución, IPTA escala mejor cuando se incrementa el número de lentes de los WFS. Siendo de código abierto y confiable, IPTA puede ser una herramienta útil para la comunidad de óptica adaptativa.
dc.fechaingreso.objetodigital2023-08-09
dc.format.extentxi, 45 páginas
dc.fuente.origenSRIA
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/74379
dc.information.autorucEscuela de ingeniería ; Tejos Núñez, Cristián Andrés ; 0000-0002-8367-155X ; 4027
dc.information.autorucEscuela de ingeniería ; Guesalaga Meissner, Andrés ; 0000-0001-7807-9909 ; 63871
dc.information.autorucEscuela de ingeniería ; Díaz, Sebastián J. ; S/I ; 1044477
dc.language.isoen
dc.nota.accesoContenido completo
dc.rightsacceso abierto
dc.subjectAutomatizaciones_ES
dc.subjectTurbulencia atmosféricaes_ES
dc.subjectVelocidad del vientoes_ES
dc.subjectÓptica adaptativaes_ES
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_ES
dc.subjectSeguimientoes_ES
dc.subject.ddc620
dc.subject.deweyIngenieríaes_ES
dc.titleImage based automatic wind velocity profiler for adaptive opticses_ES
dc.typetesis de maestría
sipa.codpersvinculados4027
sipa.codpersvinculados63871
sipa.codpersvinculados1044477
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
TESIS_SDíaz_Firma Final.pdf
Size:
10.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.98 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
3.01 Tesis magíster