束半径可调的强流环形电子束在跨波段跳频高功率微波产生器件中有重要应用。提出了一种改变外加引导磁场位形从而改变环形强流电子束半径的技术。该技术的核心部件由环形阴极、阳极、电子束转移通道、电子束传输通道和三段螺线管组成。当三段螺线管的通流的电流大小不一样时，该螺线管系统就能产生不同位形的磁场。在粒子模拟中，当三段螺线管的通流电流大小分别为1025 A、107 A、107 A和300 A、300 A、0 A时，螺线管产生两种不同位形的磁场，实现电子束半径的改变。从单粒子运动理论出发，本文推导出电子束在梯度磁场引导下的运动轨迹表达式，解释了电子束半径在梯度磁场下变化的原理，还研究了梯度磁场的斜率和极差对电子束轨迹的影响。在跨波段器件仿真中，X波段输出功率为1.6 GW，频率为8.2 GHz，效率为40%；Ku波段输出功率为1.5 GW，频率为14.4 GHz，效率为38%。

非结构化道路中的无人驾驶精确定位大量使用基于激光雷达的simultaneous localization and mapping（SLAM）技术，解决因环境变化导致的预建地图匹配失败，进而引起定位丢失的问题一直是业内难题和热点研究方向之一。针对上述问题，提出一种利用激光雷达和惯性测量单元在normal distribution transform（NDT）定位基础上融合实时局部地图匹配的长周期鲁棒定位方法online location normal distributions transform（OL-NDT）。OL-NDT将NDT获得的定位信息作为测量信息因子输入因子图中优化实时构建的局部地图，并且在其全局定位丢失后采用实时局部地图进行定位。在MulRan数据集上进行定位精度测试，OL-NDT的累计误差占比为0.40%，较现有的传统定位方法降低了1.06个百分点，定位精度得到了有效提升，且在静态结构发生较大变化的场景下也可以精准定位。同时，利用在北京联合大学采集的校园数据验证了在短暂无地图情况下OL-NDT的定位轨迹精度与已知地图时完全匹配。

在复杂海域场景下如何综合利用舰船监测的多模态数据进行高效特征提取和特征融合, 以此来综合提升舰船识别精度仍存在巨大挑战。针对海域环境中舰船单一数据源识别准确率问题, 提出一种有效的多模态数据特征提取和特征融合的舰船识别算法, 然后基于深度残差网络模型进行特征融合以提升舰船识别准确率。通过实验结果对比, 相比于其他算法基于多模态数据的舰船识别算法平均准确率提升约18%, 有效地提升了舰船识别准确率, 对相关船舶领域的研发工作具有借鉴意义。

针对传统图像处理算法在检测隐形眼镜表面缺陷时存在精度低、耗时长、算法鲁棒性差、漏检多等问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的隐形眼镜表面缺陷检测算法。首先，对比了3种特征提取网络的性能，选取ResNet50作为骨干网络；然后，引入特征金字塔网络（FPN），通过融合多层次的特征信息，提高Faster R-CNN的多尺度检测能力；最后，基于构建的隐形眼镜表面缺陷数据集，使用K-means++算法改进锚框的尺度和数量。实验结果表明：改进后的Faster R-CNN算法在测试集上的平均精度均值（mAP）达到了86.95%，相比于改进前的Faster R-CNN算法，提高了9.45个百分点，可以有效地检测出气泡、车削亮点、划痕、模具亮点等多种隐形眼镜典型缺陷。

目前，口腔黏膜病的筛查和诊断主要依靠临床医生的目视观察和触诊，组织病理学仍然是口腔癌诊断的金标准。目视观察、触诊和组织病理学方法都存在不同的局限性。近年来，随着影像学技术的不断发展，X射线计算层析、核磁共振、超声、荧光、光声、光学相干层析等技术逐渐被应用于口腔黏膜病的成像研究。不同影像学技术的成像原理、成像能力及性能各不相同，在口腔癌的筛查与诊断中可以发挥不同的优势，具有极大的临床应用潜力。本文主要总结了现有影像学技术在辅助口腔癌筛查和诊断中的研究进展，分析了它们的临床适用性，并预测了口腔癌筛查与诊断影像学技术未来的发展趋势。