为提升长春站卫星激光测距数据稳定性，从卫星激光测距物理机制及评价指标出发，建立了基于精密星历的数据评价系统，分析了长春站数据的稳定性及外符合精度。根据分析结果，采用前沿半峰 （LEHM） 剪切算法改进数据预处理方法，降低了卫星形状效应对数据精度和稳定性的影响。分析表明，基于精密星历的数据评价系统与国际卫星激光测距组织（ILRS）数据中心评价结果一致。采用LEHM剪切算法进行数据处理后，长春站Lageos-1卫星数据的标准点精度由4.9 mm提高至3.9 mm，短期稳定性由19.8 mm提高至18.1 mm，长期稳定性由6.2 mm提高至5.4 mm，外符合精度由79.6 mm提高至68.2 mm。改进的数据预处理算法可有效提升数据稳定性及外符合精度，为长春站数据稳定性与精度的进一步提升指出了方向。

准确的光伏功率预测可以有效促进光伏发电的安全高效利用。针对现有方法预测精度不足的问题，提出一种结合奇异谱分解（SSD）、双重注意力机制和双向门控逻辑单元（BiGRU）时序建模的超短期光伏功率预测方法。首先利用SSD降低光伏信号的随机性和波动性；然后利用BiGRU网络对分解后的信号进行时序建模，并设计了一种同时学习特征序列和时序序列的重要性权重的注意力模块，对BiGRU网络提取的特征进行权重加权；最后经过决策层获得最终的光伏功率预测结果。实验结果表明，SSD和注意力机制可以有效提升深度时序模型的光伏功率预测精度，在不同季节和不同天气情况下均优于其他几种经典方法，具有较高的实用价值。

利用Faster RCNN算法实现生活垃圾的高精度识别。选取典型的6种生活垃圾建立数据集,采用数据增强方法提升了数据集目标数量及目标类别、尺度均衡性,分析对比三种具有显著差异的主干网络VGG-16、Res101、MobileNet_v1的精度、速度及泛化性能。采用结合特异层微调的端到端训练策略,对低识别率样本开展增强训练,由此获得了最低为92.85%的均值平均精度(mAP),随后对误识别样本中提取的三种典型错误进行优化,将最高mAP提高到99.23%。此外,设计含816张图片的背景数据集测试算法在多变背景下的泛化性能,发现复杂垃圾背景对检测精度的影响最大,且泛化性能与网络收敛性能趋势一致,即从优到劣排序依次为Res101、 VGG-16、MobileNet_v1。最后,基于可回收垃圾倾向高精度指标及有害垃圾倾向高召回率指标的原则,分析并得到算法最优检测概率阈值的设置方法。

采用常规宝石学测试方法, 配合紫外可见光谱技术(UV-Vis) 及傅里叶变换红外光谱技术(FTIR) , 对美国犹他州天然红色绿柱石及俄罗斯水热法合成红色绿柱石的宝石学特征、 紫外可见吸收光谱特征、 中红外光谱(MIR) 特征及近红外光谱(NIR) 特征进行了综合对比研究。 结果表明, 常规宝石学测试方法很难将上述两类宝石区别开来; 紫外可见光吸收光谱对鉴定天然和合成红色绿柱石的能力很有限; 同时这两种宝石的中红外吸收光谱(MIR) 没有明显的特征差异, 其吸收位置和吸收强度基本一致。 但在2 000~9 000 cm-1红外波段, 天然红色绿柱石与水热法合成红色绿柱石的吸收频率差异明显, 因此具有独特的鉴别特征。 进一步研究表明, 天然红色绿柱石在3 500~4 000 cm-1之间没有强吸收峰, 几乎不含结构水, 但在3 300~3 600 cm-1之间有非常弱的吸收带(峰值为3 418 cm-1) , 因此有可能有其他形式的水。 水热法合成红色绿柱石样品的近红外光谱特征表明, 其在3 500~4 000 cm-1之间及5 000~5 800 cm-1之间均显示有强烈的水的振动吸收: 其在5 000~5 800 cm-1有弱的Ⅰ型水吸收峰和强Ⅱ型水吸收峰, 可以归属为分子水的弯曲和伸缩的合频振动; 其在7 000~7 500 cm-1之间显示的弱Ⅰ型水的吸收峰和强的Ⅱ型水的吸收峰可以归属为水的倍频振动。 因此, 水热法合成红色绿柱石中的结构水归属Ⅰ型水与Ⅱ型水的混合型, 其在3 500~4 000及5 000~5 800 cm-1范围水的近红外吸收光谱特征可作为区别天然和水热法合成红色绿柱石的依据。 通过紫外可见光光谱、 中红外光谱以及近红外光谱等光谱分析手段可以初步判断红色绿柱石中是否含水、 水的赋存状态、 以及不同类型水的相对强度和频率, 为区分天然与水热法合成红色绿柱石提供诊断性证据。

基于卫星激光测距(SLR)系统的测距原理,对从角反射器反射的回波光子分布进行数值仿真,分析并讨论了卫星角反射器形状效应与SLR系统测距精度的关系。另外,为验证卫星角反射器形状效应的适用性,利用中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站SLR系统对不同轨道高度的卫星进行了实测。结果表明,卫星角反射器形状效应使从卫星反射的回波光子分布发生明显改变,激光脉冲被展宽。对于Starlette卫星,激光脉冲脉宽由50 ps展宽至72 ps,由卫星角反射器形状效应引起的测距误差约为5.4 mm。对于高轨Etalon-1卫星、中轨LAGEOS-1卫星和低轨LARES卫星,由卫星角反射器形状效应引起的测距误差分别约为15.4,7.4,5.0 mm。因此,要使SLR系统测量精度向毫米级发展,应当考虑卫星角反射器形状效应对测距精度的影响,这也为SLR系统的性能评估与结构设计提供了新的思路与途径。

随着卫星激光测距技术的发展, 高轨卫星激光测距的数据量明显提高。由于高轨卫星距离远回波弱, 这就要求望远镜系统能精确地对准卫星目标才能接收到有效回波。首先分析了影响望远镜对准的光行差因素, 即卫星运行的速度光行差和发射激光运行引入的光行差。文中以Glonass系列高轨卫星为例, 重点研究了发射激光束运行引入的光行差偏移量, 并且计算出测站测量Glonass系列卫星的光行差角偏移量为26 ?滋rad。在实际高轨卫星激光测距中对Glonass系列卫星进行了数十次的测距实验验证, 证明了文中对光行差影响的分析是正确的。通过文中的研究可以提高高轨卫星激光测距的捕获机率, 大大提高高轨卫星观测效率。