针对无人机在复杂环境下受到多种威胁时的航迹规划问题, 提出一种改进的基于球面向量的粒子群优化算法(ISPSO)。利用融合压缩因子和异步变化学习因子的ISPSO算法, 通过粒子位置和速度同无人机转角和爬升角的对应关系, 高效地搜索无人机的构形空间, 找到成本函数最小的最优路径。为了评估ISPSO的性能, 从真实的数字高程模型地图中生成2个基准场景, 仿真结果表明, 该算法优于基于球面向量的粒子群算法。

基于耦合模理论, 数值仿真了两种耦合结构(FW和WF)下的耦合损耗随锥形光波导芯层尺寸的变换规律; 进一步分析了两种耦合结构下锥形光波导端面粗糙度对其模式耦合损耗特性的影响, 表明不同模式其端面散射损耗不同; 实验结果表明, 锥形光波导的输入端芯层尺寸、输出端芯层尺寸及光波导长度, 对FW结构下的耦合损耗影响较小, 对WF结构下的耦合损耗影响较大。

提出了一种利用均匀相位掩模板制作啁啾光纤光栅(FBG)的方法。在对光纤的扫描曝光过程中, 相位掩模板沿长度方向周期性抖动, 且抖动幅度随光栅扫描长度的变化而变化, 使FBG的相位随着掩模板位置的变化而变化, 实现了FBG周期的线性调制, 从而得到线性啁啾FBG。掩模板抖动振幅的变化规律决定了FBG的啁啾系数。设计了3种不同的相位掩模板抖动函数, 实验制作了不同啁啾量的FBG。

提出了一种基于准分子激光制备45°微反射镜的新方法──激光阶梯刻蚀法，介绍了该方法的工艺流程。通过优化参数制备了微反射镜样品，详细分析了样品参数对微镜反射性能的影响。利用微反射镜样品进行垂直耦合实验，深入讨论了影响系统损耗的主要因素。实验结果表明，微反射镜样品造成的损耗约为3.5 dB。该制备方法有望在大尺寸光波导互连背板耦合器件的研制中得到广泛应用。

分析了分布反馈光纤激光器的声波敏感机理, 发现阻断“弦”结构对声振动的传递和响应是隔声隔振封装工艺的关键.根据分析设计了一种主体为弧形中性轴线槽的封装结构, 分布反馈光纤激光器有源相移光栅在一定预拉力下粘结固定在封装结构的槽中, 光栅各点均贴附在弧形平面上.实验结果表明, 这种结构有效消除了声致弯曲等效应的影响, 使激光器窄线宽特性在外界声波和振动冲击下能够得到良好保持.同时, 实现了激光波长大范围的温度调谐, 波长温度调谐系数由10 pm/℃提高到30 pm/℃以上, 且激光器输出性能稳定.

分别对Nufern公司和CorActive公司的光敏性Er/Yb共掺单模光纤采用直接紫外曝光方式制备了分布反馈和分布布拉格反射结构的短腔光纤激光器。实验结果表明：Er/Yb共掺光纤存在与温度有关的猝灭效应。在激光斜率效率测试过程中，当抽运功率达到一定值时，出现了激光输出功率陡然降低的现象。对激光器谐振腔进行辅助散热时，激光转化效率有所升高。通过对同一台激光器进行先后测量发现，再次测量得到的激光器效率总是低于制作完成即时测量的数值；在高抽运条件下，输出功率衰退和受温度影响的状况总是存在。

报道了通过Nd2O3掺杂实现对CaCu₃Ti₄O₁₂ (CCTO)介电陶瓷在太赫兹(THz)波段介电常数和损耗的调制。采用固相反应法制备了Nd₂O₃ 掺杂的CCTO 样品。结构分析表明Nd 离子掺杂不影响陶瓷的主晶相结构；形貌表征显示Nd 离子掺杂的CCTO 陶瓷晶粒尺寸随掺杂质量百分比增加而呈现先增大后减小的趋势，对晶粒有明显的细化作用；THz测试结果显示CCTO 的实介电常数与晶粒尺寸变化趋势相反；介电损耗和晶粒尺寸变化趋势相同。结果表明，通过Nd2O3掺杂调制CCTO 晶粒的大小，能够实现对THz波段的介电调制功能。

简要介绍了窄线宽激光器技术的现状。针对国内市场对进口窄线宽光纤激光器的依赖，研制了具有自主知识产权的分布反馈光纤激光器样机，突破了有源相移光纤光栅制作技术、隔声隔振封装和有效的功率放大等技术问题，样机功率达到35 mW，线宽小于3 kHz，相对强度噪声低于-115 dB/Hz，主要技术指标已基本接近NKT和NP等先进的国外产品。将样机应用于分布式光纤振动传感系统中，良好地实现了施加信号的解调，信噪比和稳定性完全满足应用要求，并且系统成本远低于进口产品。

该文主要研究激光近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对稻米油掺伪进行定性-定量分析。 分别将大豆油、 玉米油、 菜籽油、 餐饮废弃油掺入稻米油中, 按照不同质量比配置189个掺伪油样, 利用激光近红外光谱仪采集光谱; 对采集的稻米油掺伪图谱数据进行多元散射校正(MSC)、 正交信号校正 (OSC)、 标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV_DT)三种不同预处理并与原始数据进行比较。 采用连续投影算法(SPA)对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取, 应用支持向量机分类(SVC)方法建立稻米油掺伪样品的定性分类校正模型, 选择网格搜索算法对模型参数组合(C, g)进行寻优, 确定最优参数组合。 另采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和SPA对预处理后的光谱数据进行特征波长提取, 分别应用偏最小二乘法(PLS)和支持向量机回归(SVR)建立掺伪油含量的定量校正模型, 并选用网格搜索算法对SVR模型参数组合(C, g)进行寻优, 建立最优参数模型。 研究表明, 建立的SVC模型预测集和校正集的准确率分别达到了95%和100%; 对比SVR和PLS方法建立的数学模型对稻米油中掺杂油脂的含量的预测, 两种方法均能够实现含量预测, SVR模型的预测能力更好, 相关系数R高于0.99, 均方根误差(MSE)低于5.55×10-4, 预测精度高。 结果表明, 采用激光近红外光谱分析技术可以实现稻米油掺伪的定性-定量分析, 同时为其他油脂的掺伪分析提供了方法。