针对兆伏每米（MV/m）强脉冲电场的测量需求，设计并研制了基于集成光学的共路干涉仪（CPI）小体积宽带脉冲电场传感器。基于电光效应及电光调制原理，建立了传感器的幅度和频率响应传递函数，分析了集成光学探头的接收特性，并推导了探头灵敏度和带宽随波导长度的关系。设计了适用于MV/m量级脉冲电场测量的纯光学非金属CPI传感器，提出了利用晶体宽度对测量灵敏度调控的方法，使得设计的半波电场提高了2倍以上。研制的无源探头体积小于20 mm×10 mm×5 mm、理论带宽大于4 GHz、最大测量幅度大于1.2 MV/m。研制的传感器在高空电磁脉冲（HEMP）、雷电电磁脉冲（LEMP）及脉冲功率等领域具有应用前景。

理论分析了波长为2 µm的掺铥光纤放大器中受激布里渊散射（SBS）对激光输出性能的影响，研究了双包层掺铥光纤在793 nm的泵浦波长和1.9~2.1 µm的激光工作波段的光模分布、有效折射率、有效模场面积和归一化频率，数值计算了在1.9~2.1µm的激光工作波段双包层掺铥光纤中的布里渊频移和布里渊增益谱等SBS特性。利用增益光纤中的受激布里渊散射理论模型，研究了受激布里渊散射对掺铥光纤放大器激光输出性能的影响。在DTDF-10/130双包层掺铥光纤中，使用功率为100 W、波长为793 nm的连续光作为泵浦，可对波长为2 μm、功率为0.01 W的连续信号光进行放大。当泵浦光功率填充因子为0.01、0.02和0.03时，信号光的最大输出功率分别为25.27 W、31.08 W和34.06 W。对应的最佳双包层光纤长度为2.66 m、2.02 m和1.75 m，由受激布里渊散射产生的斯托克斯光功率分别为1.68 W、1.39 W和1.14 W。结果表明，在掺铥光纤放大器中使用泵浦光功率填充因子大的双包层光纤可以降低光纤长度，从而减小受激布里渊散射对信号激光输出功率的影响。本文的数值模型可以对光纤放大器的光纤长度进行优化，对提高实验效率、降低实验成本具有重要价值。

初始磁场电源系统用于激励千特斯拉级内爆磁压缩装置的初级线圈产生初始磁场，是内爆磁压缩装置的关键设备。在分析千特斯拉级内爆磁压缩装置初始磁场电源需求和技术难点的基础上，系统设计了核心部件选择方案和主脉冲电路及控制系统结构，研制成功一套输出电压1～40 kV可调、主放电电流脉冲上升沿约60 μs、总峰值电流达3.2 MA的初始磁场电源系统，已应用于千特斯拉级内爆磁压缩装置动态试验。

气体开关作为脉冲功率装置的关键部件，其自击穿概率以及触发放电延时抖动对整个脉冲功率系统具有至关重要的影响。降低开关工作系数有利于提高开关稳定性，但延时抖动会随之增大。针对用于磁驱动实验的10 MA级大电流装置应用需求，设计了一种具有较高场畸变系数、能在较低工作系数条件下稳定工作的三电极气体开关，并开展了该开关的性能研究。模拟与实验结果表明：在触发电压与充电电压相当的条件下，开关的场畸变系数接近4，开关工作系数高于60%时，开关具有较低的延时抖动，抖动均方根小于3 ns。结合该开关设计了一个两级Marx储能模块，充电电压±50 kV条件下短路放电，模块回路放电电流峰值达到150 kA、周期2 μs。上千次放电实验后，开关电极表面未发生明显烧蚀，工作正常。工作系数68.5%时，共计4 000发实验中未出现自放电现象，自击穿概率低于2.5×10⁻⁴。上述结果表明该开关可满足300～400只开关同时工作的大电流装置需求。

高分辨率遥感图像检索中，由于图像内容复杂，细节信息丰富，以致通过卷积神经网络提取的特征难以有效表达图像的显著信息。针对该问题，提出一种基于级联池化的自注意力模块，用来提高卷积神经网络的特征表达。首先，设计了级联池化自注意力模块，自注意力在建立语义依赖关系的基础上，可以学习图像关键的显著特征，级联池化是在小区域最大池化的基础上再进行均值池化，将其用于自注意力模块，能够在关注图像显著信息的同时保留图像重要的细节信息，进而增强特征的判别能力。然后，将级联池化自注意力模块嵌入到卷积神经网络中，进行特征的优化和提取。最后，为了进一步提高检索效率，采用监督核哈希对提取的特征进行降维，并将得到的低维哈希码用于遥感图像检索。在UC Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明，本文方法能够有效提高检索性能。

研究了一种自触发紫外预电离开关击穿时延抖动特性的影响因素，结果表明：触发间隙电容放电阶段起预电离作用时，预电离注入时刻开关电场是开关时延抖动的决定性因素，提高工作系数和采用逸出功更低的电极材料对降低开关在脉冲峰值附近击穿时的时延抖动效果有限。提出的改进方法为：减小开关均压电阻阻值，显著延长触发间隙的有效燃弧时间，消除预电离注入时间及抖动的影响。采用改进方法时可以使开关在工作电压300～800 kV、前沿100 ns、180 ns的脉冲峰值附近击穿时的时延抖动分别小于1.3 ns、2.8 ns。

针对目前人体动作识别技术中存在的隐私暴露、技术复杂度高和识别精度低等相关问题，提出了一种基于热释电红外（PIR）传感器的人体动作识别方法。首先，采用一组安置在天花板上经过视场调制的PIR传感器采集人体运动时散发的红外热辐射信号，将传感器输出的电压模拟信号进行滤波放大后通过ZigBee无线模块传送到PC端打包成原始数据集；其次，将原始数据的两路传感器输出数据进行特征融合，对融合后的数据做标准化处理封装为训练集和测试集；然后，基于数据的特征提出一种两层级联的混合深度学习网络模型作为人体动作的分类算法，第一层采用一维卷积神经网络（1DCNN）对数据进行特征提取，第二层采用门控循环单元（GRU）保存历史输入信息防止丢失有效特征；最后，利用训练集来训练该网络模型得出参数最优的分类模型，通过测试集验证模型的正确性。实验结果表明，提出的该动作识别技术模型对基本动作分类的准确率高于98%，与图像动作识别或穿戴式设备动作识别相比，实现了实时、便捷、低成本和高保密性的高精度人体动作识别。

测量了9.5 m高的水平极化有界波电磁脉冲模拟器的内部场，并根据实验测量结果分析了该模拟器内场分布特性，包括一定区域内场均匀性的定量分析及模拟器内部有效测试空间的确定方法，进而对最低位置为距离地面2 m的有效测试空间进行了预估。实验结果表明：位于该模拟器双锥中心正下方且距离该中心5.5～7.5 m的测点场的峰值基本按照测点与双锥中心间距的倒数衰减，且随着测点与双锥中心间距的增大，因锥与极板不连续结构导致的波形变化在时间轴上滞后，而因地面影响导致的波形变化在时间轴上提前；在距离地面比较高的水平面上，两极板之间场的外泄方向场的衰减比双锥中轴线方向场的衰减更慢；该模拟器内部距离地面2 m的水平面上12 m×12 m的区域内所取测点的归一化场平均峰值约为0.678，归一化场平均峰值的标准偏差约为0.068 9，场的均匀性约为2.039 dB。