利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine, OCSVM)和随机场景图像序列, 构造滚动更新的像元分类模型, 实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异, 以随机图像序列作为输入数据, 使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型, 灰度变化的像元归为一类, 其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新, OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次, 高频次支持向量对应的像元聚为一类, 即为异常像元。以320×256中波红外图像序列为例, 说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程, 检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束, 提高了盲元检测的灵活性。

为消除变形镜的建模误差, 提出了基于在线最小二乘支持向量机的变形镜建模方法。首先, 分析了温度和驱动器非线性等因素对变形镜响应矩阵的影响; 然后, 介绍了最小二乘支持向量机及在线更新的原理, 并将其引入97单元变形镜的集成仿真模型。根据变形镜不断更新的运行数据, 最小二乘支持向量机进行在线训练和模型更新, 构建当前状态变形镜的等效模型, 并输出下一时刻的电压预报值。仿真结果表明: 基于在线最小二乘支持向量机的变形镜建模方法摆脱了固定模型的约束, 具有自适应更新的特点, 稳健性好, 控制电压预测精度高, 有利于提高自适应光学系统的控制精度。

分析了中波红外镜头点源透过率与视场角之间的变化规律。在相同光学结构下，以相同的通光口径、焦距和光机结构，建立视场角20°、40°、60°、80°和110°的中波红外镜头杂散辐射模型，分析了模型的点源透过率曲线。随着视场角增大，红外镜头的点源透过率曲线趋于平缓，对视场外杂散辐射的抑制能力下降。降温能减少镜头自身的杂散辐射，在小视场角情况下可以改变点源透过率曲线的形状，但随着视场角增加，降温对点源透过率曲线的影响逐渐减小。视场角增大是影响红外镜头杂散辐射强度和分布的显著因素，降温对红外鱼眼镜头点源透过率曲线的影响不明显。

综述了国内外铝合金反射镜的发展现状, 最新应用和技术参数。首先从铝合金反射镜的设计、加工、安装结构和应用 4个方面展开论述, 然后总结了铝合金反射镜的共同特点和共性技术。最后对铝合金反射镜的应用前景提出了展望。

利用波前编码技术实现了Schmidt系统在-60 °C～+60 °C的无热化设计。以视场角为±4 °、相对口径为1/2的经典Schmidt系统为研究对象，设置一个三次立方表面作为波前编码表面。以传递函数大于零为约束条件，在尽可能大的离焦量范围内对波前编码表面的参数进行优化，得到了离焦量达±0.6 mm的Schmidt系统，焦深比经典的Schmidt系统延拓了20倍。分析了不同温度下的弥散斑和传递函数数据。结果表明，该波前编码Schmidt系统在-60 °C～+60 °C间具有良好的温度适应性，而且光学性能稳定，便于进行后续的图像复原。