Dear glnemo2 users from all around the galaxy, here is a preview of the upcoming glnemo2 1.9.1 version Star Wars edition. Please have a look on the trailer and PUMP UP the volume !!!
This version is still under development but you can download binaries for your favourite platform by getting your appropriate glnemo2-1.9.1-dev-dec-XXXX file at the following link :
Glnemo2 1.9.0 is a major release. It brings FITS 2D and 3D data cubes files reading. And also the possibility to create new objects by selecting particles, directly from graphical user interface. And tons of enhancements and new bugs
glnemo2 1.8.1 is a bug fix release, it improves drag'n drop files support, fixes regression #1594 and provides glnemo2 binaries package for most linux distributions.
Objectifs pour 2015 : 1) Etude de la non stationnarité (simulations numériques + début la mise en place d'un banc optique). 2) OA tomographique (étude théorique dans le cadre d'une utilisation du Local ETKF et premières simulations numériques). 3) Mise à jour des différentes versions parallélisées (Matlab, C++, GPU) des codes de simulations.
1) Rédaction et publication d’un article dans une revue à comité de lecture américaine (Optics Express) présentant pour la première fois à la communauté de l’OA les aspects théoriques et les résultats de simulations faites avec notre approche originale et prometteuse (Local ETKF). 2) Participation et présentation des résultats à la conférence annuelle du SPIE « Astronomical Telescopes + Instrumentation » (Montréal, juin 2014). 3) Résolution du problème de piston différentiels et poursuite du travail de développement d’un code complexe de simulations numériques. 4) Organisation d’un atelier de travail de 2 jours à Marseille (novembre 2014) avec tous les participants de ce projet (plus 2 chercheurs extérieurs invités). 5) Codage sur CPUs/GPUs du filtre de Kalman et du Local ETKF pour l’OA des ELTs dans le cadre de l’ANR COMPASS.
We propose a new algorithm for an adaptive optics system control law, based on the Linear Quadratic Gaussian approach and a Kalman Filter adaptation with localizations. It allows to handle non-stationary behaviors, to obtain performance close to the optimality defined with the residual phase variance minimization criterion, and to reduce the computational burden with an intrinsically parallel implementation on the Extremely Large Telescopes (ELTs).
GLnemo2:
Glnemo2 1.9.1 development Star Wars edition preview !
