基于高速脉冲调制和回波采样技术,构建了一套激光测距系统。该系统利用高灵敏度多像素光子计数器的多回波光子信号累加输出的特性实现光电信号转换,借助高速信号采集技术对回波信号进行全波形采集,通过回波波形的累加计算得到了回波信号的精确到达时刻,最终获得了高精度的距离信息。理论分析和实验验证的结果表明,该测距系统在实现远距离目标探测的同时,能够兼顾近距离目标的高精度测距,系统的测距动态范围可达10 ⁷,测距精度为0.6 mm。

激光超声技术能够在材料表面形成超声波, 是实现材料缺陷无损检测的重要环节。借助Abaqus有限元分析工具, 基于激光超声热弹机制建立了轴对称铝板的表面缺陷模型, 模拟了激光激发产生的表面波在材料中的传播特性及其与铝板缺陷的相互作用过程。数值模拟实验表明, 铝板表面缺陷的分布深度值越大, 反射波越强, 并且当缺陷深度达到一定程度时, 反射波的幅值趋于稳定; 但缺陷的分布宽度对于反射波的影响则十分有限。所得结论为基于激光超声的材料缺陷的定量检测及识别提供有效的理论依据。

为提高机载激光雷达回波信号的分解精度，以偏正态分布函数作为拟合基函数，采用层层剥离策略以及人群搜索算法与全局收敛LM算法相结合的方法，实现了机载激光雷达回波信号的波形分解，并通过实验加以验证。结果表明：回波信号可被分解为一系列偏正态分布函数的叠加，获得了信号幅值、中心位置、半宽和偏态系数等关键参数；拟合波形和回波信号的相关系数均在99%以上，波形分解精度得以有效提高。所提方法能够实现全波形机载激光雷达回波信号的精确分解。

机载激光测深技术因其灵活性好、速度快和测量精度高的特点, 逐渐取代了传统测量水深的方法, 并且在河道、近海海域的水深测量以及水下地形地貌的测绘等方面发挥着重要的作用。对机载激光测深技术进行了介绍, 阐述了机载激光测深系统的工作原理及其信号处理的两种主要方法, 分别对这两种方法进行了归纳并总结了其最新的应用研究, 归纳了我国机载激光测深的关键研究技术, 最后对其未来发展方向进行了展望, 并说明了今后对回波信号将采用的数据处理方法。

全波形机载激光雷达可以直接快速获取地面特征点的3维空间位置, 相比于其它测绘方法, 全波形机载激光雷达在一定程度上性能更优。首先介绍了全波形机载激光雷达激光测距的工作原理, 随后讨论了全波形机载激光雷达数据处理的一般性方法, 并总结了其数据处理技术国内外研究现状的主要进展, 最后归纳了全波形激光雷达数据处理研究中的关键问题, 在此基础上对其数据处理的研究前景进行了展望。

为了实现光路的快速自动准直, 降低手动调整光路的误差, 有效提高人机交互界面操作的实时性和友好性, 设计了一套可视化的光路自动准直系统。借助VC++编程技术, 对维视MV-U2000图像采集模块进行了二次开发, 实现了激光光斑图像信息的采集、实时显示和保存。计算机与下位机STM32进行串口通讯, 通过控制步进电机自动调节步长实现了光路的快速调整, 并使其达到准直。实验表明, 该光路自动准直系统能够满足准直的应用需求, 单次操作只需2 min, 精度可达到4.17 μrad, 并具有集成度高、操作友好、可移植性强等特点。

提出一种基于声光扫描技术实现三维视频激光雷达系统，克服了基于传统扫描方式的三维成像激光雷达应用中所面临的成像速度慢、体积大、质量大等问题。采用二维声光扫描技术，大大提高了扫描速度；同时，采用高精度的时间差检测芯片，精确测量激光脉冲飞行时间，从而获得高精度的距离值，实现高精度的三维视频成像。详细描述了系统的原理、组成部分以及实验结果。在图像分辨率为63 pixel×63 pixel时，该系统三维成像速度达到25 frame/s，实现视频三维成像，能够满足对成像速度要求较高的特殊场合的需求。

分析了单声光移频器构成的外差式激光多普勒测振计中声光移频器驱动信号的频率稳定性和信号功率对待测振动信号的影响.为了降低声光移频器驱动信号频率漂移的影响, 提出双声光移频器构成的外差式激光多普勒测振计, 并基于直接数字频率合成技术, 以相位噪音低、初始相位可控的芯片AD9912为核心器件, 完成了声光移频器驱动信号生成及处理模块的设计.开展了双声光移频器组成的外差式激光多普勒测振计的振动测量实验,结果表明, 驱动信号生成装置可以驱动声光移频器正常工作, 且测振计的本底噪音在0~10 kHz频带范围内呈现平坦分布, 0~1 kHz频段内噪音得到明显抑制, 较单声光移频器构成的外差式激光多普勒测振计有显著改善.

基于小波变换对外差式激光多普勒振动测量系统(HLDV)输出信号进行了噪声抑制性能研究。从外差式激光多普勒测振系统的测量原理出发，结合系统回波信号的特点，考虑测振系统中白噪声的影响，分析并改进了模极大值法和系数相关法两种小波消噪处理算法，并基于以往的阈值去噪算法，提出了新的阈值函数，重点分析了多尺度细化分析对还原原始信号特征及改善信号信噪比(SNR)的影响。结果表明，针对微振动目标运动特征提取，改进后的三种方法在振动信号的特征提取及噪声消除方面具备优异性能。