一种新的扫描方法应用到新的样式基于太阳能的望远镜上Autoguiding系统

摘要

为了扩大望远镜的视野（FOV）的领域中，经常使用特殊的扫描的方法，但是，对于一些望远镜在光学和机特殊结构，传统的扫描方法是不适合的。本文提出了一种基于autoguiding系统，以便在管中的光学元件和机器的特殊结构的扩大光纤阵列的太阳能光学望远镜（FASOT）的FOV的新颖扫描方法。同时，相应的实验在FASOT原型，FASOT-1B进行的，为了表明，对于FASOT和FASOT-1B，所提出的扫描方法是可行的。首先，中FASOT和FASOT-1B的软件和硬件特性的基础上，与所提出的扫描方法的三大关键技术进行了说明：快速定位，指着第一扫描步骤中，闭环控制多步扫描和扰动抑制基于卡尔曼滤波的每个扫描步骤的。然后，实验进行和对应的结果表明，所提出的扫描方法是用于强制在每个扫描步骤，并能够满足FASOT和FASOT-1B的扫描要求随机扰动健壮。

1.介绍

光纤阵列的太阳能光学望远镜（FASOT）是中国巨型太阳望远镜的先驱（CGST）1], and it is a telescope which will be capable of conducting real-time, high-efficiency, high-precision spectropolarimetry of multiple magnetosensitive lines over a two-dimensional field of view, i.e., giving real-time 3D stokes measurements of multiple lines. Therefore, FASOT will act as a very efficient 3D spectropolarimeter and be capable of observing and inversing physical quantities in multiple heights of the solar atmosphere, especially the physical quantities associated with magnetic field [2，3]。

FASOT的光路如图所示1。可见，法索特望远镜的光程与普通望远镜的光程是不同的。首先，来自太阳的光由主望远镜的引导光学收集，如图1所示1然后被输入到位于主望远镜的卡塞格林焦点平面，其将FOV为两个部分的视场光阑。一个较小的部分（0.5’ ×0.5’ ）直接传递的光到图标记为2的极化系统1用于极化测量，并且剩余FOV被垂直反射，并且由图标记为5的监视系统中使用的1。Afterwards, the light modulated by the polarimeter is split into two beams with opposite polarization states (ordinary and extraordinary beams) and transmitted into integral field spectrographs and their detectors using integral field unit (IFU) with optical fibers so as to conduct two beams’ spectroimaging polarimetry. Due to the compact and symmetrical optics configuration of FASOT up to the polarization modulator, the additional polarization from instrument is minimized. On the other hand, a novel polarization demodulation technique named reduced optical switching demodulation [4，以提高极化灵敏度和缩短积分时间。上述技术将使FASOT获得一个阶数的偏振噪声水平 。

目前，对于FASOTs，极化系统和IFU分别标记为2和3，如图所示1，得到一个小的FOV, 0.5’×0.5’。但根据设计要求，FASOT应具备观测太阳局部区域约3’×3’的能力，并能反演该区域的二维偏振光谱图像。换句话说，FASOT应该具有扫描2D空间的能力。然而，由于FASOT紧凑对称的光学结构致力于提高偏振灵敏度，传统的扫描方法不适合FASOT，如通用望远镜通常使用的狭缝扫描方法[五-7]，使用尖端倾斜次镜[的扫描方法8，以及加入旋转双楔棱镜的方法[9]次镜和场阑之间。因此，对于FASOT，一个特殊的扫描方法从以上提到的那些区别应采用。

最近，可见光红外线成像辐射计套件(VIIRS)采用了一种旋转整个望远镜的特殊扫描方法[10，该方法可以有效抑制杂散光，提高极化灵敏度。因此，考虑到FASOT的特点，将采用与VIIRS相似的扫描方法。但是，FASOT和VIIRS两种扫描方法的区别在于，FASOT方法会同时旋转导向光学、偏振系统和自动导向系统。此外，FASOT的旋转主要依赖于其自动导向系统的闭环控制。

通常情况下，autoguiding系统[11-13一般用途的太阳望远镜只有一些传统的功能，如监测全盘太阳图像和闭环跟踪。与这些功能相比，FASOT将扫描二维空间的功能整合到其传统的自动导引系统中，构建一个基于自动导引系统的新型扫描系统。需要强调的是，所提出的扫描方法在已发表的文献中尚未见报道。此外，所提出的扫描方法所使用的一些技术也是新颖的，在已发表的文献中没有发现。例如，在多步扫描过程中，利用卡尔曼滤波来抑制随机干扰，增强扫描性能。因此，这篇论文将有利于人们渴望扩大他们的望远镜与法索类似结构的FOV。

本文组织如下：第二部分2简要介绍了FASOT控制系统的结构及其原型FASOT- 1b，并阐述了该扫描系统首先在FASOT- 1b中实现的原因。部分3说明我们提出的扫描系统的工作原理。与我们提出的扫描系统三大关键技术节介绍4节6， 分别。实验进行的，和对应的结果示于第获得7。得出的结论是在一节中规定8。

FASOT 2.简介及样机FASOT-1B

FASOT控制系统结构图如图所示2。如图2，该系统由引导光学系统的，autoguiding系统（包括autoguiding望远镜，对应检测器，和控制计算机），极化系统（包括旋光，其调制器，它的温度控制器和偏振校准系统），IFU，光纤，数据采集​​系统（包括光谱仪，数据采集计算机和服务器），以及安装望远镜。

在此系统中,autoguiding系统将作为整个系统的核心部分,而且监控全盘太阳能的功能形象,闭环跟踪,控制调制器的偏振计,和发送数据采集指令,它也是能力扫描二维空间的局部区域的全盘太阳能形象。

它需要强调的是，以实现基于autoguiding系统的扫描方法，四个条件必须得到满足，他们是如下。

首先，目标对象的用来扫描的总重量要轻，即，小的转动惯量。例如，对于FASOT，其引导光学器件的总重量计，极化系统，和autoguiding系统仅仅是大约120KG比其安装，300千克的装载容量小得多。

其次，望远镜的安装应该有一个完美的性能。例如，对于FASOT来说，由于它的跟踪精度≤0.25“RMS/ 5 minutes，峰值跟踪误差≤0.68”，并且驱动方式是直接驱动，所以它的mount性能非常好。

三，autoguiding系统的精度应该是可行的。例如，对于FASOT，其autoguiding望远镜的孔径为80mm，焦距比为1：6，autoguiding图像传感器的分辨率为2048×2048，并且像素尺寸为5.5um。

第四，望远镜的安装要支持二次开发，即提供相应的软件接口。FASOT为例,其山支持软件接口,如基于C∖c++的SDK和天文学组件对象模型(ASCOM)。

因此，在上面提到的信息的基础上，基于autoguiding系统上的扫描方法适合于FASOT。

然而，直到现在，FASOT的一些部分仍在成型中。但是，为了确保FASOT的开发是顺利的，一个FASOT的原型，命名为FASOT- 1b，如图所示7，已被开发。该样机在光路和控制系统结构上与FASOT基本一致。但是它们之间仍然存在一些区别，并在表中显示出来1。从表1，可以看出，虽然FASOT- 1b的mount性能不如FASOT，但仍然满足实现基于自动导向系统的扫描的四个条件。因此，我们将首先开发该扫描方法，然后将其应用于FASOT-1B。换句话说，如果所提出的扫描方法适用于FASOT- 1b，那么它必须能够直接运输到FASOT，甚至具有更优异的性能，因为FASOT的安装性能优于FASOT- 1b。实际上，这也是加速FASOT发展的好方法。

3.建议扫描方法的原理

如表1， FASOT-1B挂载的软件接口仅支持ASCOM。因此，所提出的扫描方法的设计不仅考虑了安装在FASOT-1B上的伺服控制系统的结构，还考虑了伺服控制系统与软件接口ASCOM之间的关系。将FASOT-1B支架的伺服控制系统与软件接口相结合，实现所提出的扫描方法的结构图如图所示3。从图3中，我们可以看到，红色部分是的安装FASOT-1B的伺服控制系统的结构示意图，并且伺服控制系统是一种常见的三环控制系统，包括电流，速度和位置的环。黄色部分是我们提出的扫描方法的软件结构集成到autoguiding系统的软件，紫部分，ASCOM，是黄色部分（扫描功能算法）和红色部分（伺服控制系统）之间的桥梁。

提出的基于自导引系统的扫描方法原理如图所示4。白盘是由autoguiding图像传感器获取的全磁盘太阳能图像。黄色交叉的中心点A”是autoguiding图像传感器的中心，并且还autoguiding望远镜，引导FASOT-1B，极化系统，和IFU的光学器件的光轴。多步开始扫描之前，望远镜应控制和尖到第一扫描步骤（在图4中，第一扫描步骤是点B”），即，实施该快速定位和指向所述第一扫描步骤（a详细介绍该功能的功能将被在部分所述4。在另一方面，它的软件模块图如图黄色部分所示3并标记为①）。此后，多步扫描的整个过程将被执行。

节1我们曾经对IFU的FOV是只有0.5’ ×0.5’ 的知识。因此，为了扩大视场至3’ ×3’ ，扫描步骤的数量应该等于35。如在图中所示4由一个大包围的红色小矩形表示每个扫描步骤的相应位置，而白色箭头表示扫描的方向。点G（g_x，G_Y）是全磁盘太阳能图像的重心的坐标，和黄色箭头旁边的点G（g_x，G_Y）示出了G点的移动方向是相反的其扫描的方向。

基于FASOTs，观察和数据处理中，偏振调制，和图像采集的要求应每个扫描步骤之后进行，然后将所获取的图像将被重新配置为反映整个扫描区域的整个图像。这些要求导致在扫描应该是以下规格：（1）扫描步长应为0.5’ ;即，LS = 0.5’（2）相邻扫描步骤之间的精度应小于或等于1”;也就是说,交流1”（3）每个扫描步骤的时间应该尽可能快

为实现上述规范，采取了以下策略(图中黄色部分为软件模块详细图)3并标记为②）。

首先，如图所示3，S6由SW3连接，和S4由SW2连接到S5。

其次，参照全磁盘太阳能图像的重心计算的中心坐标， ，然后才开始每一个扫描步骤。

第三，实时计算全盘太阳图像重心坐标， ， ，开始每次扫描步骤之后。

第四，由于每个扫描步骤应符合两种规格，LS = 0.5’ 和AC1’ ”中，当扫描方向为水平方向X，在两个错误，其确定一个水平扫描步骤是否结束了实时计算并表示为 在哪里是测量的序列号 和12.6932是扫描步长的像素的数目，其对应于0.5’ 。

第五，两个错误，和 ，分别发送到对应软件RA和DEC轴的PID位置控制器。尽管图3只是示出了两轴，RA和DEC的一个，所述两个轴在同时扫描的过程中操作。此外，被发送到DEC轴，和被发送到RA轴。在另一方面，在两个错误和两轴之间的通信过程依赖于应用基于ASCOM，MoveAxis（RA或DEC，速度）程序编程接口（API）。

六，当两个和是小于或等于0.4个像素，其对应于1’ ”，水平的X的扫描步骤结束。换句话说，扫描步骤，只要该终止条件被满足就结束了。此后，偏振调制和数据采集过程中进行。

最后，对于水平X的残差扫描步骤，重复上述策略。但是，当下一个新的扫描步骤开始时，参考坐标， ，再次更新，和坐标， ，是实时重新计算的。

很明显，我们提出的扫描方法是将自动导引系统与伺服控制系统的速度环(RA轴和DEC轴)相结合，以构造一个更灵活的、软件控制的闭环控制系统。

与此相反，以水平的X方向，当扫描方向为垂直方向Y，其中确定一个垂直扫描步骤是否结束了实时计算并表示如下的两个错误：

此后，剩余过程类似于上面提到的那些水平的X的。

显然,这两个和玩，在每个扫描步骤过程中的重要作用。但他们往往是由风，被迫在望远镜的其他因素（风为主）的干扰，导致它难以顺利稳妥地完成每一步扫描的规格。

对于干扰问题，卡尔曼滤波器将被使用，以抑制随机扰动强化每一个扫描步骤的稳健性。的详细介绍卡尔曼滤波器将在第描述五。

最后，我们所提出的扫描方法的程序流程图显示在图五。需要强调的是，我们的程序是基于Microsoft Foundation Classes (MFC)的，每个扫描步骤都使用了多线程和并行处理。

4.快速定位并指向第一个扫描步骤

关于FASOT，扩展其FOV的目的是观察更多的太阳局部区域。换句话说，FASOT的光轴和它的自动引导望远镜应该首先指向一个特定的点，这个点位于感兴趣的太阳局部区域内。如图4中，光学轴是点A”，和位于感兴趣区域内的特定点是B”，即，在第一扫描步骤。因此，对于所提出的扫描方法中，第一步是将A”到B”。

考虑到一个事实，即B”很可能定位在全磁盘太阳能图像的任何位置，笛卡尔坐标系A'XY构造（如图4，A”将被取作坐标系的原点），然后A之间的距离”和B”可以得到并表示为坐标，（X，Y）。Afterwards, a coordinate transformation between Cartesian and equatorial coordinates will be conducted in order to obtain the equatorial coordinate of the point B’ (RA,DEC), and then the API based on ASCOM, SlewToCoordinatesAsync (RA,DEC), is used to drive the FASOT’s mount to move A’ to B’. On the other hand, to implement the function mentioned above, as shown in Figure3，扫描软件首先要实现以下操作:S1连接S2, S3连接S4。

下面将描述笛卡尔坐标和赤道坐标之间的坐标变换。

如图6，大圆盘代表天球。eq是天球赤道。P是天极。Z是天顶。O为观测点。考虑到地球与太阳的距离远大于地球的直径，取地球为天球的中心，即0A点为自动导引望远镜的焦距，其值为 。A”是autoguiding图像传感器的中心，并且它也是autoguiding望远镜（如图的光轴的投影点4，在笛卡尔坐标系中，取A ' xy, A '作为坐标系的原点)。A是当前自动导引望远镜光轴指向的实际太阳表面的点，其赤道坐标为(A,D)。B是自动导引望远镜光轴急于指向的实际太阳表面的另一个点，其赤道坐标为(A’，D’)。AT是AP的切线，在AT的基础上构造一个笛卡尔坐标系TAT’。很明显，B’是B和B’的投影点，也是第一个扫描步骤(如图所示)4)。因此，根据球面和投影三角形的定理和公式[14]，可以得到笛卡尔和赤道坐标之间的两条转换公式： 其中(A,D)为自动导引望远镜光轴当前指向的A点的赤道坐标，由于可以通过基于ASCOM的API获得，因此为已知量。(x,y)是点B’的笛卡尔坐标，它是一个已知的量，因为它可以通过控制自动导向系统的计算机屏幕得到(如图所示)8)。是autoguiding望远镜的焦距，并且它也是一个已知量。因此，基于已知的数量时，所述赤道点B的坐标，（A”，d”），可制得。因为B”是B的投影点，其赤道坐标也是（A”，d”）。

显然，这是快速定位和指向所述第一扫描步骤的有效方法。然而，这种方法不适合于在部分中描述的多步扫描3。其原因如下。

首先，该方法依赖于对用于安装定位精度，准确度往往是不令人满意的。例如，如示于表1，FASOT-1B的指向精度不能满足每个扫描步骤中，AC的规范1”。然而，对于第一个扫描步骤，FASOT-1B的指向精度是足够的，因为只要第一个扫描步骤指向的是位于太阳局部感兴趣区域内的点，它就可以。

第二，这种方法的速度调节很糟糕，导致在指向每一个扫描步后，望远镜都存在相应的振动，无法立即进行偏振调制和数据采集。显然，每一个扫描步骤的时间也会因为等待振动的结束而延长。

第三，这种方法是不是软件控制的，并且其指示过程取决于集成到安装伺服控制系统上，导致一个事实，即每个扫描步骤的移动速度不能灵活控制，并且以抵抗干扰的能力是可怕。

5.闭环控制的每一个扫描步骤

正如部分中提及3，为满足各扫描步骤的要求，构造了一种自导向与支架伺服控制相结合的闭环控制系统，其结构图如图所示3。节3也已经描述了此闭环控制系统的原理和方案的其流程图。其核心是理想为了构造一个更加灵活和软件控制的闭环控制系统能够灵活地调节每个扫描步骤的速度和满足扫描规格。在其他的手，它方便了软件控制的闭环控制系统的一些有效的算法集成到其内部，以加强其稳健性。例如，在我们的扫描方法中，卡尔曼滤波器被用于加强每个扫描步骤的稳健性。

6.每个扫描步骤的卡尔曼滤波

在每一个扫描步骤中，由于风等因素对望远镜的随机干扰(以风为主)，主望远镜的导光管存在相应的振动，导致自动导光望远镜也会受到干扰。毫无疑问，干扰将对我们的多步扫描的性能产生严重的影响。因此，必须采取相应的措施。为了提高多步扫描的性能，我们选择了卡尔曼滤波器。虽然卡尔曼滤波已应用于一些望远镜和系统以增强其鲁棒性[15-18]，其在望远镜扫描应用程序一直没有找到。在下文中，关于我们的扫描卡尔曼滤波器的应用进行详细说明中给出。

卡尔曼滤波器是一个统计估计方法，该方法是自回归，直链的，和公正的。通过迭代中，可以得到的观测数据的最优估计。换句话说，迫使上观测数据的干扰将被抑制。

对于我们提出的多步扫描，卡尔曼滤波的应用如下。

首先，对于每一个扫描步骤，卡尔曼滤波器被用于获得最优估计从实时坐标全磁盘太阳能图像的重心坐标，即，估算 从 。

第二，所示（1)- (4)将由 。

最后，剩余的过程类似于在章节描述3。

传统卡尔曼滤波器的方程如下。

国家和观测方程 在哪里是状态转换矩阵。是控制矩阵。状态噪声服从高斯分布吗 。是观测矩阵。观测噪声是否服从高斯分布 。

时间更新方程是 在哪里是状态转换矩阵。是控制矩阵。是的协方差矩阵 。

观察更新方程是 在哪里是观测矩阵。单位矩阵。是卡尔曼增益。是的协方差矩阵 。 为卡尔曼滤波器的估计值。

显然，方程的基础上上面提到的，该扫描状态和观测等式（7)- (8）首先被构建。然后，将矩阵上面提到的，（ ， ， ， ， ， ，和），获得。接着，卡尔曼滤波器的估算数据， 中，通过迭代方程（计算9)- (13)。需要强调的是，在我们提出的多步扫描中，扫描方向包含水平X和垂直y，因此不同的扫描方向有其自身的状态和观测方程。

以水平X的扫描为例，扫描过程是基于这两个误差同时操作RA轴和DEC轴，和 。此外，这一操作导致全盘太阳图像重心实时坐标的变化， ，在相同的运动的大小和速度的两个轴。因此，扫描运动方程 ，即，它的状态方程，可表示如下： 在哪里是测量的序列号 和为其测量周期。的移动大小 。 是的移动速度 。 是移动加速度 。 在随机扰动执行上的望远镜，并假设它服从高斯分布（0， 。

在另一方面，扫描观测方程可表示如下： 在哪里和自动引导图像传感器的观测数据是用于和 。 自导引图像传感器的观测噪声是否服从高斯分布（0，)。

由于事实由组成和 ，因此，（14）和（15）可如下展开：

显然，从两个方程中(16）和（17），我们可以得到状态转换矩阵 ，控制矩阵 ，并且观察矩阵 。一般来说,与被迫上望远镜在扫描移动的过程中的干扰相关联，并且涉及autoguiding图像传感器的噪声。然而，在我们的扫描运动，autoguiding望远镜及其图像传感器位于主望远镜的导向光学器件（的顶部，如图中所示7)。因此，望远镜受到的干扰对自动导引望远镜及其图像传感器也会产生类似的影响。换句话说，干扰可以被自动导引系统观察到，并被看作是自动导引图像传感器的噪声。在上述分析的基础上，我们的卡尔曼滤波方程(16）可以被看作是一个非常小的量或零，并且在（17）可以看作是望远镜和自动导引图像传感器自身噪声干扰的积累。

在另一方面，我们有知识，对于 ，风的影响是主要的。什么是不同的多，不同层次的风结果 。此外，当风的水平比三级强风我们的扫描将被停止。因此，在不同级别的风（从水平一至三个电平），得到三组全磁盘太阳能图像的重心的实时坐标，即 ， ，和 。在此期间，根据三组坐标，三组将得到，即1,2和3.最后，当上面提到的卡尔曼滤波器方法应用于我们的水平的X的每个扫描步骤中，不同的将基于对应风的电平来选择。

在垂直Y的扫描方面，使用卡尔曼滤波的策略与上面提到的水平X的策略相似。

最后，我们需要指出的事情如下。

首先，如图所示3地，当使用卡尔曼滤波器，S4由SW2连接到S5，S7由SW3连接，并且S8由SW5连接。

其次，风速决定风速的高低，风速与风速之间的关系如表所示2。此外，数字风速计使用我们能够测量风速和选择不同的在扫描的过程。

7.实验及扫描结果

为了证明所提出的扫描方法是否能满足其规格（扫描步长应为0.5’ ;相邻扫描步骤之间的精度应小于或等于1”;每个扫描步骤的时间越快越好)，实验已经在FASOT原型FASOT- 1b上进行。由于FASOT的mount性能优于FASOT- 1b，如果FASOT- 1b可以满足扫描规范，那么FASOT也可以满足扫描规范。数字7显示器FASOT-1B的实际产品的图片，而图8在计算机屏幕上显示我们提出的基于自动导引系统的扫描控制系统的图形用户界面。

因为我们提出的扫描方法是基于全磁盘太阳能图像的重心的实时误差，满磁盘太阳能图像的重心的轨迹可以被用于验证每个扫描步骤是否是平滑和准确。在此期间，轨迹也可用于验证扫描规格是否能够得到满足。

首先，我们需要验证卡尔曼滤波器是否能加强每一个扫描步与否的鲁棒性。因此，图的结构3应该是S5通过SW2连接到S4，SW3连接到S6，SW4被连接到S7，和SW5不连接到S8。换言之，卡尔曼滤波器的估算数据， ，只是被作为与比较可变 ，代替反馈变量。因此，在风的不同水平（从水平一至三个水平），一些实验已经进行，并且也已经获得相应的数据。为了更好地示出的卡尔曼滤波器的性能，该组具有显着的随机干扰数据的，这是在电平3的风得到，使用，并在图中显示9。从图9 (b)，很明显，整个太阳图像的重心没有卡尔曼滤波(图中黑线所示)9 (b)当扫描过程中存在强随机扰动时，将偏离其轨道。与没有卡尔曼滤波的结果相反，全盘太阳图像的重心用卡尔曼滤波(图中红线所示)9 (b)几乎保持它的轨迹。与无卡尔曼滤波的轨迹相比，有卡尔曼滤波的轨迹更加平滑、稳定。因此，我们可以得出结论，卡尔曼滤波可以正确地估计全盘太阳图像重心的位置，如果卡尔曼滤波的输出， ，可以适用于我们提出的扫描方法的闭环控制系统，我们提出的扫描方法将是更强大的性能。

其次，将卡尔曼滤波器应用于我们所提出的扫描方法的闭环控制系统(图的结构)3应该是S5通过SW2连接到S4，SW3连接到S7，和SW5被连接到S8）。随后，一些实验类似于上面还提到的那些已经进行，然后该组具有显着的随机干扰，这是在电平3的风所获得的数据，使用，并在图中显示10。

因为，目前，卡尔曼滤波器已被使用，在扫描过程应该是平滑且稳定。因此，运动精度和时间相邻扫描步骤之间是什么，我们想要获得。关于精确度，如果相邻的扫描步骤之间的像素的数目在该范围内 ，满足每一步扫描的精度要求。因此,在图图10（b），整幅太阳图像的重心轨迹只包含点，这些点属于每个扫描步骤的开始点和结束点。基于图图10（b），能够获得每个扫描步骤的精确度，并且很明显，它们的准确度是令人满意的。在另一方面，为了获得每个扫描步骤的移动时间时，定时器基于软件被使用，并且对应的结果表明，所有的时间都小于或等于4S。

最后，快速定位并指向部分中描述的第一扫描步骤的方法4测试结果表明，第一个扫描步骤始终指向的点，它位于感兴趣的太阳局部区域内。

很显然，从分析中提到的，我们可以得出这样的，对于FASOT-1B，所提出的扫描方法能够满足每一个扫描步骤的规范的结论。换言之，该方法可直接移植到FASOT它是建立之后。

8.结论

摘要针对光学和机械中FASOT的特殊结构，提出了一种基于自动导引系统的新型扫描方法，扩展了FASOT的观测范围。同时，在FASOT原型机FASOT- 1b上也证明了所提出的扫描方法是可行的。也就是说，该方法建成后可以直接移植到FASOT上。另一方面，本文除了详细介绍了我们所提出的扫描方法的原理外，还提出了一种基于卡尔曼滤波的有效方法来抑制每一个扫描步骤所受到的随机干扰，从而增强扫描性能。

关闭评论,因为FASOT有特殊结构不同于现有太阳能望远镜和我们提出的基于autoguiding扫描方法体系尚未发表的文献报道,我们描述的关键技术提出了扫描方法可以作为一种有效的参考,当太阳望远镜构造FASOT具有相似的结构,特别是在太阳望远镜的安装支持基于ASCOM的软件协议的情况下。

数据可用性

用来支持这项研究的结果的数据是可用的，请相应的作者。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

国家自然科学基金(批准号:11527804、11703087)资助的课题

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