利用电化学方法在硅太阳能电池的金字塔上面刻蚀一层多孔硅, 研究多孔硅对硅表面反射率、光电转换量子效率的影响以及氧化对不同波长的光电转换量子效率的影响。研究发现氢氟酸浓度对反射率没有明显的影响, 而电化学反应时间可以调制反射率最低波长点, 最终获得综合反射率低至2%的优质减反效果。多孔硅的存在使得300～500 nm的光电转换量子效率降低, 500 nm以上长波的光电转换量子效率增加。氧气氛围中的快速退火能够有效降低少数载流子的表面复合, 从而增加短波段的光电转换量子效率。

采用直流等离子体增强化学气相沉积(PECVD)法在(100)单晶硅片表面生长富硅氮化硅薄膜, 研究了不同的退火温度对氮化硅薄膜发光性质和结构的影响。研究发现, 随着退火温度的升高, 氮化硅薄膜的发光强度逐渐减弱, 发光是由缺陷能级引起的, 在900 ℃时荧光基本消失。XPS测试表明, 在N2氛围900 ℃下退火, 氮化硅薄膜中未有硅相析出, 故未表现出硅量子点的发光。FTIR测试也为PL结论提供了一定的证据。

软件需求缺陷特别是关于系统安全性方面的需求缺陷已逐渐成为导致飞机等安全关键系统发生事故的主要根源。在基于模型的软件开发中，有效管理开发出来的软件需求将有助于解决这一问题。为避免软件需求的无序性导致软件需求缺陷特别是安全性需求缺陷的生成，在借鉴层次分析法的有关思想基础上，提出了层次化管理安全关键软件需求的思路，构建了安全关键软件的需求递阶层次结构。该结构按照目的、准则、方案三层将软件需求有序组织在一起，不仅明确表达了不同层次软件需求之间的关系，有助于保证软件需求的一致性、可溯性，而且说明了软件安全性需求与危险场景之间的关系，有助于预防安全性需求缺陷，从而可以有效规避软件安全性问题。

针对低信噪比红外图像中弱小目标检测难的问题，在分析红外弱小目标各向梯度特征的基础上，提出了一种新的红外弱小目标检测算法。该算法基于红外弱小目标各向梯度均快速下降的特征，首先根据目标大小在待检测点上、下、左、右选取4个参考点，根据多步长下待检测点与参考点之间的最大梯度特征，判定潜在目标；然后通过连续3帧检测信息的融合，确定最终目标。该算法无需预测背景，计算简单，可在低信噪比、强度变化剧烈的图像中有效检测弱小目标。实验结果表明了算法的有效性。

为有效地识别红外图像中的弱小目标，在分析传统识别方法的基础上，提出了一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法.该方法在待识别点上、下、左、右四个方向以目标大小选取四个参考点构造十字形识别窗口，根据待识别点与参考点之间的灰度梯度识别该像素点是否为目标像素.该方法无需预测背景，可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的识别率与较低的虚警率.实验结果表明了该算法的有效性.

对采用单交换机光纤通道(FC)网络的航空电子系统进行了描述，建立了网络的排队模型。根据M/G/1模型对FC网络的队列长度、服务时间等参数进行了分析和估计。在OPNET平台下对4种周边节点数不同的FC网络进行了仿真；通过仿真分析了FC网络端到端延迟和网络节点数关系，并对评估的数学模型进行了修正；研究了网络中的延迟“抖动”情况，并分析了4种FC网络各自达到延迟稳定值的时间。

飞参数据压缩是减少飞参数据的存储空间和传输通信流量的关键。针对飞参数据的特点,提出了一种基于粒子群优化的小波神经网络近无损压缩算法。该算法将小波网络参数作为原始数据的重构信息,在小波神经网络BP算法的基础上,引入粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法的早熟收敛,增强了小波神经网络学习算法的全局搜索能力,提高了网络收敛速度;同时将重构误差作为启发信息,在保证较小失真度的情况下,通过粒子的迭代寻求最优的小波神经网络结构。飞参数据压缩仿真实验结果表明了算法的可行性和有效性,可以获得较高的压缩比和较小的重构误差。

军用航空电子系统体系结构关系到战机的可靠性、安全性、可用性、生存性、扩展性和维修性等方面。综合模块化航空电子(IMA)是目前机载航空电子系统结构发展的最高阶段,其特征和优势已经在美国四代机上得到充分展现和发挥,为我国四代机综合航电的研制工作提供了参考依据。回顾了机载航空电子体系结构的发展史,分析了推动IMA体系结构发展的3个主要因素,归纳了IMA的特点,从信息流处理的角度对IMA体系结构进行了划分,并研究了适应于IMA的两种典型的综合航电软件体系结构,指出了发展趋势。最后就我国综合航电体系结构的研究和发展所面临的问题进行了初步探讨。

鉴于非可见光区折射率在光学材料的研究及应用中的重要意义,不少学者开展了对它的测量方法的研究工作,本文也做些探索,并对紫外～红外波段(0.21～2.43μm)的折射率进行了测量。