FPGA prototype for wavefront reconstruction acceleration

Abstract

La óptica adaptativa es una tecnología usada para mejorar el rendimiento de diferentes tipos de sistemas ópticos. Lo hace corrigiendo las posibles aberraciones que son introducidas por la atmósfera. Para corregirlo se usa un sensor de frente de onda, habitualmente un Shack-Hartmann. En esta técnica, hasta centenas de centroides de imágenes deben ser calculados. De este modo el frente de onda original puede ser reconstruido. La óptica adaptativa impone restricciones temporales muy acusadas, el proceso completo debe ser realizado en un tiempo del orden de un milisegundo. Debido a esta limitación los algoritmos usados para calcular cada centroide son rápidos, pero normalmente su precisión es baja. En la misión Gaia de la ESA se ha desarrollado un algoritmo de cálculo de centroides de máxima verosimilitud, teniendo el mismo una precisión muy cercana al máximo teórico, la cota inferior de Crámer-Rao. Como este algoritmo es computacionalmente complejo, es normalmente demasiado lento para se usado en óptica adaptativa. Una versión simplificada que usa look-up tables fue desarrollada para estudiar si esta podría cumplir los requisitos temporales. En un trabajo previo, una primera versión de un sistema basado en FPGA que implementa este algoritmo fue creada. Consiste en un sistema empotrado que usa un procesador soft Microblaze para controlar un sistema con un coprocesador. Este coprocesador fue creado usando herramientas de síntesis de alto nivel, lo que se probó adecuado para implementar algoritmos intensivos en el cálculo con datos. Este prototipo tenía una funcionalidad reducida, y estaba seriamente limitado. El tamaño de la tabla usada era demasiado pequeño, y sólo realizaba una iteración del algoritmo de cálculo de centroides. En este proyecto se presenta una versión más completa de este prototipo, así como un estudio de la precisión alcanzada por tabla de diferentes tamaños y un estudio de la convergencia del algoritmo. Además, se compara la precisión de algoritmo ya implementado con el mismo en una plataforma software. La aceleración del algoritmo ha sido medida y un estudio multinúcleo ha sido realizado.Adaptive optics is a technology used to improve the performance of different kinds of optical systems. It does so correcting the possible aberrations that are introduced by the atmosphere. To correct it, a wave front sensor is used, often a Shack-Hartmann. In this technique, up to hundreds of image centroids have to be determined. In this way the original wave front can be reconstructed. Adaptive optics imposes a very restrictive time constraint, the whole process must be completed in a time of the order of one millisecond. Due to this time limitation the algorithms used to calculate each centroid are fast, but usually achieve low precision. A maximum likelihood algorithm to calculate centroids was developed for ESA Gaia mission, providing a precision very close to the theoretical maximum, the Crámer-Rao lower bound. As this algorithm is computationally complex, it is usually too slow for adaptive optics. A simplified version using look-up tables was developed to study if it could comply with the time requirements. In a previous work, a first version of a FPGA-based system that implements this algorithm has been created. It consists of an embedded system that uses a Microblaze soft processor to control a system with a coprocessor. This coprocessor was created using high level synthesis tools, which proved to be adequate to implement data intensive algorithms. This prototype covered a basic functionality, and had several limitations. The size of the used look-up table was too small, and it only performed one iteration of the centroid algorithm. In this project a more complete version of this prototype is provided, as well as a study of the precision achieved by different look-up table sizes and a study of the convergence of the algorithm. Also the precision of the implemented algorithm is compared with the one achieved by the same algorithm in a software platform. The acceleration of the algorithm has also been measured, and a multicore study has been done