连续变量量子远程传态在构建连续变量量子计算以及量子信息网络中发挥着重要作用。在实际的通信过程中, 由于周围环境的干扰, 量子纠缠通常会和周围的环境发生相互作用, 从而导致纠缠度减弱, 进而影响量子信息的正确传送, 导致隐形传态保真度的降低。实用的通信系统, 不是简简单单地从一个点到另一个点, 而是一个复杂的网络。因此利用多组份的纠缠态光场建立复杂的量子网络是必需的。本文利用四组份GHZ纠缠态光场来构建量子隐形传态网络, 得出该网络系统下传送量子态的保真度公式, 并仿真出不同压缩参数下增益因子对保真度的影响关系曲线, 仿真结果表示: 每一个确定的压缩参数都有一个最大保真度值, 对于确定的压缩参数r, 保真度随着增益因子的增大呈现先增大后减小的趋势。压缩参数r越大, 量子态恢复的保真度越好。当增益因子取值不合适时, 即使压缩参数比较大, 其保真度也无法达到较高要求。

提出了基于CMOS图像传感器探测前向激光近轴的散射横面角和散射纵面角的概念. 使用CMOS采集了模拟气泡幕前向散射光动态图像序列，通过计算每帧灰度图像行和列像元均值将其可以用一个列向量和行向量表示，从而图像序列可以用一个图像序列矩阵描述. 实验模拟了压强0.005 MPa和0.01 MPa产生的气泡幕，通过计算两种压强产生的气泡幕前向光散射图像序列的横向灰度均值和纵向灰度均值，定性分析了100帧图像序列的灰度分布和演化特点，并定量分析了5帧连续图像的动态变化范围和相关性. 分析CMOS探测气泡幕前向散射光动态图像序列实验结果表明，随着压强增大，产生气泡幕尺度增大、密度增加、上升速度加快，导致图像序列横向和纵向散射光灰度变化范围增加，并且相邻图像帧之间变化波动幅度增大.

从Mie散射理论出发,利用单气泡散射理论模型研究了激光前向散射特性以及激光前向散射光轴周围激光照度分布状态。选用波长为632.8 nm的激光，在不同介质和不同压强下测量并分析了气泡幕的散射光照度。研究表明，激光前向散射光主要分布在离光轴0.588°的范围内，其沿激光光轴呈轴对称分布，并且沿光轴方向截面分布为高斯分布；在考虑水体自身散射时，0.006 MPa、0.008 MPa和0.010 MPa下，各个散射角被散射掉的光大概占激光前向散射照度的35%、45%和55%，可得到无论考虑水体自身散射与否，激光前向散射光与压强皆成反比。

给出了线偏振光和圆偏振光入射时二维Mie散射相函数在球坐标系中的三维分布，结合偏振光传输的Monte Carlo模拟程序仿真了尾流气泡幕后向散射穆勒矩阵元和偏振度的二维分布模式，研究了入射光偏振态、气泡幕散射系数和尾流厚度对偏振度的影响。结果表明：尾流气泡幕后向散射偏振度分布随着偏振态的不同而存在不同的方位选择取向，圆偏振光的保偏特性好于线偏振光。线偏振光入射时偏振度随气泡幕厚度和散射系数的增大而减小；圆偏振光入射时，随着气泡幕厚度和散射系数的增大，后向散射偏振度先迅速增大，到达一个最大值后缓慢变小。

从米氏散射理论出发，利用单次散射理论模型研究了船舰尾流前向散射缪勒矩阵(FSMMBSW)的分布模式，以及矩阵元与气泡数密度、气泡半径之间的关系。研究表明，气泡米氏散射缪勒矩阵元m2和m4在前向90.

提出了一种应用数字图像处理技术对模拟尾流气泡幕分类识别的新方法.文章介绍了BP神经网络的基本结构及其工作原理，通过仿真测试了BP神经网络对模拟尾流气泡幕图像的模式分类.应用灰度图像统计矩法得到了均值﹑归一化系数﹑三阶矩﹑一致性和熵等特征量，设定神经网络学习率为0.1时经过14次循环可以达到训练目标误差为0.001，此时网络对不同压强下的尾流气泡幕分类正确率到达100%.这种方法在处理尾流图像时具有直观、高效、精确等特点，易于应用于对尾流探测、识别等工程技术中.

介绍了尾流图像数字化处理工作原理及方法.用MATLAB软件对船舶时速分别为30 km/h和40 km/h的两幅尾流图像进行了灰度变换、滤波、Canny边缘化、二值变换、直方图变换等，并对实验结果进行了初步分析，得到了船舶航速影响尾流边缘夹角、边缘弯曲度及直方图峰值变化.研究结果为尾流图像进入信息化系统提供了基础.

船舶尾流具有特殊的声学、电学、磁学和光学特性。选用一维小波变换含离散小波变换、连续小波变换、小波包变换、复小波变换对测量的尾流光学性质进行了分析，其结果表明：不同条件下尾流散射光信号具有不同的自动阈值，经小波变换后保留的能量比例、小波系数置零比率不同，变换的小波系数染色模式、系数曲线、最大系数线区别明显。一维连续小波变换显示出细节信号具有一定周期性，说明在测量过程存在周期性的干扰因素。通过小波分解的各层细节信号，为在测量结果中消除或降低这些因素的影响指明了方向。一维连续小波变换结果显示，在不同压强下小波系数大小及分布、极大值分布都有明显区别。一维小波包变换的压缩信号保留了原始信号绝大部分的能量，选择的系数可作为不同压强下尾流气泡幕的特征系数，而一维复小波变换变换的模、模角以及系数随时间轴的分布，其相对大小都不相同。经小波分析，可以提取出散射光信号的共性，也可以直观地展示不同散射光信号的区别。

利用图像处理技术,对模拟的尾流气泡幕进行了定性和定量分析.压强较小时,位于不同层面上气泡的重叠少,通过二值图像处理可清楚地观察气泡的尺度大小及密度分布;而当压强较大时,不同层面气泡重叠幅度大,大部分气泡的边界难以判断,不能够得到气泡尺度参量及密度分布等信息.利用区域分割技术对获取的气泡幕灰度图像进行伪彩色显示,定性分析了气泡幕中气泡尺度、分布等信息.基于形状分析的等效直径、气泡幕剩余面积和剩余面积变化显示,不同压强下气泡的等效直径分布均在5～100像素范围,平均等效直径为55像素,压强较小条件下小气泡比例较大.

用自行设计的测试系统测量了不同航速下船舶尾流的散射光信号,并选用一维离散小波Dmeyer小波对散射光信号进行了5层小波分析.测量和分析结果表明,随着航速增大,船舶尾流散射光照度减小,尾流气泡幕逐渐增强,气泡幕中气泡密度、气泡运动规律、不同直径气泡分布均随之变化.气泡幕的增强可能存在饱和度,在航速增大到一定值时,气泡幕会达到一稳定的密度分布.从小波分析得到的第五层逼近信号来看,不同航速下主峰位置、主峰个数以及峰值差均不同,不同航速下散射光细节信号的第一层均具有一定周期性,航速10 km/h时表现出完美的周期性,出现类似于同方向不同频率简谐振动叠加而出现"拍"的现象.