Representative atmospheric turbulence profiles for ESO Paranal
Representative atmospheric turbulence profiles for ESO Paranal
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ESO Paranal 的代表性大气湍流剖面
DOI：
10.1117/12.2312760
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Derie F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Derie F
光学湍流轮廓是层析重建中的一个关键参数。随着人们对下一代ELT的层析自适应光学的兴趣，湍流剖面活动已经为世界各地的观测站点提供了大量数据。为了便于Monte Carlo AO模拟，必须将这些大型数据集简化为少量剖面。湍流的结构通常有很大的变化，因此，随着廓线中的特征被平均化，每个高度箱的中值和四分位距等统计数据的代表性变差。在这里，我们提出了使用分层聚类方法将ESO Paranal的2018 A Stereo-SCIDAR数据集（由83个夜晚测量的10，000多个湍流剖面组成）减少到代表最常见观测剖面的18个小集合的结果。
The optical turbulence profile is a key parameter in tomographic reconstruction. With interest in tomographic adaptive optics for the next generation of ELTs, turbulence profiling campaigns have produced large quantities of data for observing sites around the world. In order to be useful for Monte Carlo AO simulation, these large datasets must be reduced to a small number of profiles. There is commonly large variation in the structure of the turbulence, therefore statistics such as the median and interquartile range of each altitude bin become less representative as features in the profile are averaged out. Here we present the results of the use of a hierarchical clustering method to reduce the 2018A Stereo-SCIDAR dataset from ESO Paranal, consisting of over 10,000 turbulence profiles measured over 83 nights, to a small set of 18 that represent the most commonly observed profiles.
影响因子：
4.8
作者：
H. Shepherd;J. Osborn;R. Wilson;T. Butterley;R. Avila;V. Dhillon;T. Morris
通讯作者：
H. Shepherd;J. Osborn;R. Wilson;T. Butterley;R. Avila;V. Dhillon;T. Morris
多目标自适应光学断层扫描方法。
DOI：
10.1364/josaa.27.00a253
发表时间：
2010
期刊：
Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision
影响因子：
--
作者：
F. Vidal;E. Gendron;G. Rousset
通讯作者：
G. Rousset
多重共轭自适应光学的最佳波前重建策略。
影响因子：
1.9
作者：
T. Fusco;J. Conan;Gérard Rousset;L. Mugnier;V. Michau
通讯作者：
V. Michau