点云的边缘是将点云模型转换为高质量曲面或实体模型的重要中间特征。为了有效地提取点云边缘,针对现有点云边缘检测算法设置统一邻域值或邻域半径造成的边缘检测不准确的问题,提出一种基于局部边缘特征描述子的自适应边缘检测算法。首先定义法向量特征模型,引入法向量变化率,基于法向量变化率提出邻域自适应方法;然后结合点云局部区域的曲率密度,定义局部边缘特征描述子;最后根据特征描述子取值符合高斯分布的特点自动调整阈值,解决了对于不同的点云模型需要人工调参的问题。通过在多种不同的点云数据集上进行实验,证明了该算法可以在保持模型原始信息的前提下,准确地提取模型的边缘信息,具有可重复性和一定的鲁棒性。

为了提高三维点云数据配准的效率, 提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先, 定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型, 提出基于该模型的关键点选择算法; 其次, 为每个关键点建立局部坐标系, 计算关键点的快速点特征直方图, 使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征, 去除错误匹配点, 求解出变换矩阵, 完成初始配准; 最后, 使用ICP算法, 对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明, 在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中, 该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。

针对LED通信系统中信道估计性能低的问题，提出了将正交频分复用（OFDM）系统与多输入多输出（MIMO）技术相结合的可见光通信系统及其基于信噪比的自适应信道估计算法。通过对最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)、离散傅里叶变换改进最小二乘法(LS-DFT)、离散傅里叶变换改进最小均方误差(MMSE-DFT)以及分布式压缩感知同步正交匹配追踪（DCS-SOMP）5种信道估计方法的研究，确定了信噪比的临界阈值。当信噪比低于临界阈值时，采用MMSE-DFT算法进行信道估计；当信噪比高于临界阈值时，选用DCS-SOMP算法进行数据重构并恢复信道脉冲响应矩阵。仿真结果表明，当信噪比为1 dB~40 dB时, 所提算法的均方误差得到有效降低（2.95 dB~15 dB），且LED通信系统的通信质量得到提高。

理论研究了半导体光放大器增益饱和效应引起的信道间串扰,数值模拟了多路信道复用时系统的误码率随复用信道数和光功率的变化情况,发现随着复用信道数的增加,半导体光放大器增益饱和引起的信道间串扰越来越严重.对利用色散管理技术抑制半导体光放大器引起的信道间串扰进行了实验研究,实验验证了信号色散补偿之前用半导体光放大器放大可以抑制半导体光放大器引起的信道间串扰.结果表明,采用先放大后色散补偿这种新的色散补偿方案,可以有效抑制半导体光放大器引起的信道间串扰.

本文用研究势能函数的新方法一能量自洽法(energy-consistent-method，ECM)研究了N2分子激发态A^{3∑u+态，B3Ⅱg态，B′3∑u-态和W3△u态的势能，并与曾经常使用的MorSe势，Huxley-Murrell-Sorbie(HMS)势和基于实验的Rydberg-Klein-Rees(RKR)数据进行了比较。结果表明，新的ECM势能不仅能与基于实验的RKR数据相符合，而且还能得到实验方法难以得到，但在许多研究中又非常重要的渐近区和离解区的势能数据，而在这些区域，过去常用的Morse势和HMS势函数均难以得到正确的势能。因此，ECM势比Morse势和HMS势更加优秀。}