针对无人机室内无全球定位系统(GPS)信号、定位精度较低的问题, 提出融合视觉和惯性数据来实现无人机室内定位。前端改进特征匹配算法, 针对图像发生旋转运动提出了利用主成分分析法(PCA)计算旋转角度, 改变特征点所在网格及其8邻域网格, 并根据邻域特征点与匹配特征点欧氏距离设定高斯阈值, 提出新的分数统计模型, 使正确匹配对的数量增多, 提高了特征匹配的快速性和视觉室内定位的准确性。针对图像局部相似产生误匹配问题, 提出了利用特征点之间的几何关系确定数据集, 通过Pearson相关系数分析数据的相似性, 设定阈值剔除置信度较低的特征匹配对, 优化视觉估计无人机的位姿信息、后端采用视觉惯性基于滑动窗口的紧耦合优化位姿信息。通过设计室内光线正常与室内光线较暗情况下的无人机悬停实验, 分析其飞行日志可知, 改进后网格运动统计(GMS)算法的特征匹配速度是原算法的3倍, 并在局部相似区域剔除误匹配, 特征匹配准确率能达到94%, 无人机室内定位精度达到0.02 m, 能在复杂**环境中有更好的应用。

针对传统导航方式精度低、误差大等问题, 结合视觉导航设计了一种基于ArUco码的着陆标识。对机载相机采集的实时影像进行图像处理, 利用世界坐标系与像素坐标系的映射关系建立无人机位姿估计模型, 以特征点坐标解算得到当前无人机与着陆标识物之间的相对姿态估计值, 设计并融合误差模型进一步提高定位精确性。通过无人机室外实际应用实验证明, 设计的降落标志及新型识别算法大大提高了无人机自主降落的精准性, 能更好地满足在**无人机等高精度降落要求场合的应用。

针对近年无人机在全球定位系统(GPS)信号较差情况下利用光流进行定位导航时精准性不足的问题, 提出了一种改进的光流跟踪算法, 利用快速特征点提取和描述(ORB)算法提取特征点并送入LK两帧差分的光流估计算法金字塔中, 利用双向参考追踪估计下一帧的特征点, 同时校验并补充当前帧特征点, 消除错误点后得到由初步可信点与补充可信点组成的点集坐标从而估计无人机位姿。从多种环境中提取特征点后进行真机实验, 实验结果表明, 改进的光流跟踪预测控制方法在综合环境下具有较好的定位跟踪效果和较好的准确性,能在军用等更复杂的环境中有更好的应用。

通过理论仿真和实际制备测试, 分析比较了基于非对称量子阱结构(10nm厚和6nm厚的量子阱组合)的光放大芯片与对称量子阱结构(10nm厚量子阱)的光放大芯片的性能。两种结构的理论模式增益同最终实测值符合较好。最终光谱测试结果显示, 对称量子阱结构的光放大芯片存在基态增益饱和的现象, 在大电流注入情况下, 激态跃迁占据优势, 从而造成光谱宽度急剧下降。而非对称量子阱结构的光放大芯片的光谱宽度随着注入电流的增加不断拓宽, 在600mA下实现199.7nm光谱带宽, 覆盖S+C波段。由此可见, 非对称量子阱结构更有利于实现高功率、宽光谱的光放大芯片。

采用第一性原理计算方法, 系统研究了新型二维Zr₂CO₂/InS异质结的电子结构和光催化性能。计算结果显示, 二维Zr₂CO₂/InS异质结是一种直接带隙半导体材料, 晶格失配率低于3%, 形成能为-0.49 eV, 说明其具有稳定的结构; Zr₂CO₂/InS异质结的带隙值为1.96 eV, 对应较宽的可见光吸收范围, 且吸收系数高达10⁵ cm^-1; 异质结表现出Ⅱ型能带对齐, 价带和导带的带偏置分别为1.24和0.17 eV, 表明光生电子从Zr₂CO₂层转移到InS层, 而光生空穴则与之相反, 从而实现了电子和空穴在空间上的有效分离。另外, InS是间接带隙半导体材料, 能够进一步降低电子和空穴的复合率。综上所述, 新型二维Zr₂CO₂/InS异质结是一种潜在的可见光光催化剂。

基于第一性原理的密度泛函理论，研究了纤锌矿(In,Al)GaN合金的4种构型(均匀、短链、小团簇、团簇-链共存模型)的电子结构和发光微观机理。结果表明，在InGaN合金中，短In-N-链和小In-N团簇都局域电子在价带顶(VBM)态。当小团簇与短链共存时，前者局域电子的能力明显强于后者，是辐射复合发光中心。然而，在AlGaN合金中，电子在VBM态的局域受短Al-N链和小Al-N团簇的影响并不显著。合金微观结构的不同会引起电子局域的改变，从而影响材料的发光性能，并对带隙和弯曲系数有重要影响。