针对脉冲激光周向探测系统在高速转动条件下转轴形变影响探测性能的问题，通过建立高速转轴的力学模型，推导出转轴弯曲变形的理论公式；结合平面扩展目标的回波功率方程，建立了转轴偏移下目标探测成像模型。通过仿真分析转轴形变对回波信号幅值电压和成像位置的影响，结果表明：当电机转速达到40000 r/min时，转轴在全反平面镜处角位移达到0.013 rad，沿Y轴的形变达到0.88 mm；回波信号幅值电压随着转速的增大而逐渐减小；空间成像点在40000 r/min时有0.004 m的位置抖动。

针对动态物体影响传感器进行机器人位姿估计的问题，本文提出了一种基于动态特征剔除点云与图像融合的位姿估计方法。首先，YOLOv4和PointRCNN分别被用于识别图像和点云中的潜在运动目标并提取候选框。其次，在视觉定位方面，双目视觉与稀疏光流被用于路标点的构建与追踪，并根据候选框剔除动态特征点，随后构建重投影误差函数，通过基于RANSAC剔除的非线性优化方法求解相机位姿；在激光定位方面，提取前后帧的直线与平面特征点，并根据候选框进行筛选，基于特征点到直线或平面的距离构建误差函数，进而求解激光雷达位姿。为使系统不再局限于单一传感器的使用环境限制，通过自适应加权方法，有效融合了两种位姿结果。最后，通过KITTI数据集和动态场景采集的数据进行定量实验对比，验证了剔除动态特征后的位姿估计的精确性以及融合算法的有效性。

针对激光雷达多目标探测回波特性问题，基于传统单点激光回波理论，考虑激光照射区域和目标倾斜角度因素，推导出多目标激光雷达回波方程。数值仿真结果表明：多个目标回波峰值电压随着目标照射区域减小和目标倾斜角度增大而逐渐减小。搭建了多目标回波探测实验平台，采集了不同激光照射区域和目标倾斜角度下的回波波形，对比了峰值电压理论计算结果与实测结果。结果表明：理论波形与实验波形一致，峰值相对误差控制在6.7%以内，验证了理论模型和所推导公式的有效，所得结论可以为脉冲激光雷达全波形分解和反演提供理论参考性。

针对激光雷达与相机数据融合问题，提出了一种基于室内结构特征的二维激光雷达和彩色相机之间的标定方法.该方法利用室内场景的柱特征，根据点在线上的位置关系推导激光雷达与相机坐标系间的投影矩阵方程.采用Canny算子和Hough变换提取墙角图像中直线特征，利用RANSAC方法拟合点云中的角点特征.通过奇异值分解法求解投影矩阵，在剔除重投影误差较大的点线特征数据后，进一步优化标定结果.实验结果表明：采用优化后的投影矩阵，柱子特征点的平均重投影误差从0.375 5个像素降低至0.045 9个像素.与两步标定法相比本文提出的算法具有更好的重投影效果.同时该方法不需要特定的标定物体，仅用较少的时间即可实现较高的投影精度.

为抑制低重复频率高能脉冲光纤主振荡功率放大(MOPA)系统的放大自发辐射(ASE)效应, 达到脉冲泵浦的最佳放大效果, 需要对泵浦脉宽进行优化。基于求解速率方程和功率传输方程, 理论研究了脉冲泵浦下掺镱光纤放大器上能级粒子数密度、光纤内存储能量、正反向放大自发辐射的瞬态响应。在给定的泵浦功率、光纤长度、纤芯面积和掺杂数密度等参数下, 数值计算得到的优化泵浦脉宽为793 μs。此外, 实验测定了ASE的建立时间；通过调节泵浦脉宽, 测定了脉冲泵浦下掺镱光纤放大器的放大效果, 实验中得到的泵浦脉宽的优化值为800 μs, 证明了数值模拟的正确性。

自适应光学系统的性能受限于伺服系统的延迟误差和波前传感器的光电子噪声。提出了一种多模型单变量预测模型，该模型采用基于Levenberg-Marquardt学习算法的前馈型神经网络。利用计算机多核处理器，设计了一个具有并行处理能力的预测控制器，来实现对自适应光学闭环控制电压的预测，以消除延迟误差的影响。通过数值仿真实验，研究了预测控制器对控制电压和远场斯特雷尔比的影响，与未采用预测控制器的系统进行了比较，并对预测算法的并行性能进行了分析。实验结果表明，使用并行化方法的预测控制器可以有效缩短系统的预测时间，提高预测算法的加速比，与经典比例积分（PI）控制算法相比可以更有效地降低系统由于伺服延迟引起的误差，远场的斯特雷尔比有明显地提高。

在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中，利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象，通过数值仿真方法，研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现，预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响，并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明，基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。