磷化铟( InP)作为重要的第二代半导体材料，禁带宽度大，电子漂移速度快，抗辐照性能比 Si,GaAs好，可作为制备空间飞行器上电学器件的备选材料。随着半导体器件的尺寸纳米化，空间环境中低能质子辐照元件所导致的位移损伤成为影响元件电学性能的主要因素之一。本文使用 Geant4模拟得到低能质子入射 InP产生的初级撞出原子( PKA)种类及占比和不同能量质子的非电离能量损失 (NIEL)的深度分布。结果表明：质子俘获和核反应的概率随质子能量的增加而增加，进而使弹性碰撞产生的反冲原子 In,P的占比减少，其他反冲原子占比增加； NIEL峰值随质子能量的增加而降低，且 NIEL峰有向前移动的趋势，即随着质子能量增加，位移损伤严重区域逐渐由材料末端移至材料表面。

结合新一代航空视频总线标准ADVB, 设计开发了一种机载电子航图处理视频辅助传输系统。概述了ARINC 818标准系统, 结合最新协议标准对系统设计原理进行描述, 提出电子航图处理视频辅助传输系统详细设计方案。系统开发遵循模块化、层次化设计, 通过可编程逻辑器件FPGA设计实现ARINC 818相关视频数据协议转换, 通过光模块完成视频信号光电转换, 最终实现了4.25 Gibit/s传输速率, 1920×1080P@60 Hz, 24 bit实时高清机载电子航图视频数据传输。系统设计已成功运用在某改进型飞机的综合数据管理设备, 具有重要的实际应用价值。

为了研究厄米-高斯光束在光折变饱和非线性介质中的传输特性, 采用有限差分方法数值求解了光波演化方程,理论分析了厄米-高斯光束的传输特性。结果表明, 1维1阶、2阶和3阶厄米-高斯光束在光折变非线性介质中传输时, 在合适的非线性条件下, 均可以形成呼吸模式的孤子; 随着非线性的加大, 厄米-高斯光束的光场分量之间的相互分离趋势将逐渐变弱, 同时, 每个光场分量的振幅起伏效应会更加明显; 改变厄米-高斯光束的入射位置、入射角度对其传输特性没有影响; 2维厄米-高斯光束的传输特性和1维情况是类似的。厄米-高斯光束的这些特性在光开关领域有一定的应用前景。

用交替隐式差分法研究了高斯光束在二维正方格子和贝塞尔晶格中的传输特性。结果表明：高斯光束在二维正方格子中传输时可形成 能量主要集中在中心区域的晶格孤子,也可通过参数调节形成其他空间分立形态的孤子; 对贝塞尔晶格,当其横向尺度较小即入射高斯光束的能量主要集中在贝塞尔晶格的 中心信道时,可在一定外加电场和光伏电场参数下形成类三环孤子。逐渐增加晶格的横向尺度,可形成单一的类环形孤子和类高斯孤子。光折变晶格孤子的多样性在 全光孤子开关等方面具有潜在应用价值。

提出了一种计算超低泄漏电流硅二极管的单粒子位移损伤电流的方法。采用SRIM软件计算了252Cf源的裂变碎片入射二极管产生的初级撞出原子的分布,并采用Shockley-Read-Hall复合理论探讨了单粒子位移损伤电流值与缺陷参数的关系,计算了252Cf源辐照引起的单粒子位移损伤电流台阶值,计算结果与实验结果一致。针对耗尽区电场非均匀的特点,提出电场分层近似方法来考虑处于耗尽区中不同位置的初级撞出原子产生的缺陷对泄漏电流的影响。结果表明,PN结附近电场增强载流子产生效应最显著,考虑电场增强效应的情况下单个Frenkel缺陷引起的泄漏电流比未考虑电场增强效应时高约44倍; 裂变碎片80 MeV Nd入射比106 MeV Cd入射引起的单粒子位移损伤电流大; 252Cf源的裂变碎片在二极管中引起的单粒子位移损伤电流台阶值主要集中于1 fA至1 pA之间。

One of the key technologies for optical fiber vibration pre-warning system (OFVWS) refers to identifying the vibration source accurately from the detected vibration signals. Because of many kinds of vibration sources and complex geological structures, the implement of identifying vibration sources presents some interesting challenges which need to be overcome in order to achieve acceptable performance. This paper mainly conducts on the time domain and frequency domain analysis of the vibration signals detected by the OFVWS and establishes attribute feature models including an energy information entropy model to identify raindrop vibration source and a fundamental frequency model to distinguish the construction machine and train or car passing by. Test results show that the design and selection of the feature model are reasonable, and the rate of identification is good.