高性能的超稳腔是实现高稳定度光钟的关键。振动噪声和温度波动噪声是影响超稳腔稳定度的主要因素。本文利用Pound-Drever-Hall(PDH)技术实现了171Yb光钟钟激光与30cm可搬运超稳腔的锁定, 并对超稳腔的振动噪声、温度波动噪声以及超稳腔稳定度的评估进行了研究。通过对超稳腔施加主动振动激励的方式得到该腔在三个正交方向上的振动敏感度分别为5.6×10-10/g, 4.8×10-10/g, 1.5×10-10/g。通过测量腔谐振频率随腔体温度的变化, 拟合得到其零膨胀温度点为34.0(0.4)°C。最后通过与两套独立的30cm超稳腔的三角帽比对, 对该超腔的稳定度进行了评估, 采用去关联算法得到2s平均时间下的稳定度为4.1×10-16。噪声谱分析表明该稳定度主要受限于振动噪声。这些研究为我们进一步优化可搬运超稳钟激光的稳定度提供了方向。

设计了一种基于异步时序的两级Pipelined-SAR模数转换器。为实现时序灵活配置, 采用一种基于边沿检测的自同步环路来产生频率和相位均可变的内部时钟; 为降低整个ADC静态功耗, 可调节延迟单元用于合理分配子ADC和增益级的工作时间; 三级电荷泵用于设计增益级, 从而降低设计难度并进一步降低功耗。最终, 该14 bit异步时序ADC在018 μm CMOS工艺下设计并仿真。后仿真结果表明, 在采样速率为10 kS/s时, 该ADC的SNDR为835 dB, 功耗为239 μW, FoMs值为1767 dB。

利用基于密度泛函理论的第一性原理计算研究了不同层数MoS2和VS2堆垛形成的范德瓦耳斯异质结的电子结构和光学性能。通过从头算分子动力学验证了两种异质结在室温下的稳定性。此外, 两种异质结均显示p型肖特基接触, 但相较于单层MoS2构成的异质结, 在双层MoS2和VS2堆垛形成的异质结中, 势垒高度从0.36 eV显著降低到0.08 eV, 有效地形成了低接触电阻, 有助于降低载流子输运损失的能量。光吸收光谱的计算表明, 双层MoS2构成的异质结具有更高的吸收峰值。研究成果对基于MoS2的异质结设计以及在高性能光电器件方面的应用提供了理论依据。

绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象, 严重影响沿海的生态环境。 绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、 监测和治理有着重要意义。 利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、 成本低和损耗小等优势, 其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势, 在海洋领域拥有广泛的应用前景。 利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。 对采集到的光谱数据进行数据预处理, 提取不同地物的光谱特征, 基于该特征构建了容量为30 000的光谱特征数据集, 随机的将数据集划分为训练集和测试集, 其中训练集占比75%, 测试集占比25%。 通过决策树、 随机森林、 支持向量机(SVM)、 K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。 对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积, 并基于数据集内准确率、 Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。 结果表明： 在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时, 先进行波段选择可节约大量时间; 对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型, 可有效提高模型的分类准确率; 基于随机森林、 SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高, 数据集准确率达到98.95%, Kappa系数为0.978 9, 预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。 通过对实验区高光谱图像的预测应用, 证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率, 且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义, 证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性, 在绿潮面积监测领域具有普适性, 在海洋监测领域具有广泛的应用前景。

半导体单光子雪崩二极管可实现微弱信号的探测, 在量子通讯、激光雷达和大气探测等领域具有重要应用。虽然半导体单光子雪崩二极管的性能主要取决于探测芯片设计、流片工艺和外围匹配电路的设计, 但后续的封装技术对其探测性能也有重要的影响。聚焦多年来半导体单光子雪崩二极管的封装发展, 简要介绍了相应封装形式和技术, 以及封装对于雪崩二极管性能的影响, 最后对半导体单光子雪崩二极管的封装发展前景做出了展望。