设计并制作了一种基于多模-细芯-多模光纤（MMF-TCF-MMF）结构的双参数测量传感器，在此结构中同时产生马赫-曾德尔干涉（MZI）与表面等离子体共振（SPR），来实现对折射率和温度的同时测量。该传感器中的两段多模光纤（MMF）作为输入输出耦合器，细芯光纤（TCF）镀上一层金属银膜作为传感臂。实验结果表明，MZI和SPR在1.333~1.412 RIU范围内折射率灵敏度分别为-70.373 nm/RIU和4888.77 nm/RIU，在20~80 ℃范围内温度灵敏度分别为73.48 pm/℃和-0.3215 nm/℃。采用灵敏度矩阵实现了双参数测量，可解决折射率传感器温度的交叉敏感。该传感器成本低、灵敏度高、制作简单，在生物化学医疗检测领域有良好的应用前景。

提出并制备了一种温度自补偿的光纤表面等离子体共振（SPR）折射率传感器，用于实现温度和折射率（RI）的同时测量。该传感器利用细芯光纤（TCF）与多模光纤（MMF）构成MMF-TCF-MMF双通道级联结构，通道1涂覆银膜实现折射率传感，通道2涂覆复合膜（Ag-ITO）以及聚二甲基硅氧烷（PDMS）膜来实现温度传感，进而达到温度补偿的目的。当折射率和温度变化时，两个共振波长将发生变化，通过监测两个共振波谷的波长偏移可以同时测量折射率和温度。实验结果表明，两个通道在1.333~1.357 RIU（RIU为折射率单位）范围内的折射率灵敏度分别为3141.85 nm/RIU和0 nm/RIU，40~80 ℃范围内的温度灵敏度分别为-0.07 nm/℃和-1.74 nm/℃。该传感器具有体积小、灵敏度高、易制作等优点，在生物医学、环境监测等领域具有一定的应用价值。

地形匹配导航是一种重要的利用地形和地物特征进行导航的技术。为了进一步提高地形匹配算法的精度，提出了一种基于形态学增强型方向梯度直方图（EHOG）的地形匹配算法。该算法采用形态学闭运算对干涉合成孔径雷达（InSAR）获取的实时高程图（REM）进行预处理，获取EHOG特征；将地形匹配转换为HOG特征描述子的匹配，以特征向量间的欧氏距离作为相似性度量。匹配过程中，采用粗细精结合的三步优化匹配搜索策略，提升了算法实时性。实验结果表明，与未增强的HOG算法、传统的梯度互相关算法相比，所提匹配算法具有更好的匹配精度和抗噪性，同时具有较强的鲁棒性和实用性，能够很好地应用于InSAR地形匹配。

针对铝合金结构服役过程中的疲劳裂纹监测问题,提出了一种基于光纤光栅传感阵列的疲劳裂纹实时监测方法。首先,结合扩展有限元技术获得裂纹扩展过程的应变场分布特征,进行传感器布局设计;其次,通过疲劳加载实验获取加载次数、裂纹长度对波长峰峰值的响应特征,采用三参数指数法进行疲劳扩展a-N(其中N为加载次数,a为裂纹长度)曲线拟合;在实验数据基础上,采用梯度提升回归树算法搭建疲劳损伤预测模型,并将其与线性回归、支持向量两种方法进行对比,选取可释方差、平均绝对误差、平均方差、决定系数和五折交叉验证等多种指标进行模型评估。结果表明,梯度提升回归树算法对疲劳裂纹长度的预测效果最佳。

为了有效剔除无效目标，降低雷达虚警概率，提出一种基于雷达环境噪声统计和目标功率分布特性的动态阈值计算方法。运用直方图统计方法估计每个距离门的噪声水平并对其进行峰值搜索找到局部峰值点，同时根据不同距离门雷达信号衰减的强弱，动态分配阈值增益，得到自适应峰值检测阈值。然后将局部峰值点作为参考单元的信号，并将其输入到检测方法中求解检测门限。实验结果表明，所提方法能够有效识别雷达在实际复杂应用场景下的目标。

近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测, 但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰, 从而降低检测精度。 为了提高检测精度, 在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。 在水泥厂选取了24份水泥生料样本, 其中18份作为校正集, 6份作为验证集; 水泥生料中的有效成分为SiO2, Al2O3, Fe2O3和CaCO3, 各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。 首先, 将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱, 用得到的90个光谱建立模型Ⅰ; 再每份样品制作5个湿度梯度样本, 其获得过程为, 先将样本放置在电加热平台上, 用玻璃棒将样本摊平, 180 ℃下加热30 min, 再将样本放置在散热片上进行降温, 待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描, 得到1个光谱, 将测量后的样本放入搅拌器, 使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次, 然后搅拌30 s混合均匀, 测量混合后的样本得到下一个光谱, 重复该过程, 得到具有湿度梯度的5个光谱。 所有样本均采用烘干法进行湿度测量, 样本湿度变化区间在0.6%～2%以内。 对每个湿度梯度的样本测量1次, 用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。 然后, 将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度, 获取方式与校正集相同, 对每个湿度梯度的样本测量1次, 得到30个光谱。 所有光谱均采用多元散射校正预处理, 拟合波段选择4 000～5 000 cm-1, 建模方法采用偏最小二乘法。 比较同一份样本的5个湿度梯度, 可以看到在5 200 cm-1处光谱差异最大, 在其他位置也有肉眼可见的明显差异, 因此, 湿度变化对全波段光谱有明显的影响。 最后, 将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证, 并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。 模型Ⅱ中SiO2, Al2O3, Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%, 31.3%, 33.3%和25%。 实验结果表明, 水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响, 采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。

通过建立校正集样本不同的模型Ⅰ与模型Ⅱ来研究温度对水泥生料近红外光谱模型的影响,其中模型Ⅰ中的建模样本为温度一致的样本,模型Ⅱ中的建模样本为温度变化的样本,建模方法采用偏最小二乘法。对比两组模型的预测结果可知,模型Ⅱ中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaCO3的预测方均根误差与模型Ⅰ相比分别减小了78.3%、26.4%、42.9%、60.4%。实验结果表明:温度变化会导致预测结果产生一定的误差。在校正集中加入温度不同的样本进行建模,可以降低预测误差,使近红外光谱模型更好地应用于生产现场。

通过实验比较研究了基于SNSPD与SPAD探测器的激光测距系统.实验中, 当接收回波端衰减120 dB时, 天空光背景可忽略, 基于SPAD的激光测距系统探测概率低于0.2%, 而基于SNSPD的激光测距系统探测概率达35%; 当激光发射频率低于1 kHz, 基于SNSPD的激光测距系统探测概率比SPAD高60%以上.研究表明：在探测弱信号回波光子时, SNSPD的探测性能远远优于SPAD, 其原因是SNSPD具有较低的暗计数和高探测概率.与此同时, 在接收端无衰减情况下, 天空光背景会带来暗计数, 影响测距系统信噪比.通过仿真分析表明, 当背景亮度L0高于30 W/(m2·sr)时, 该基于SNSPD的激光测距系统的信噪比低于6, 可能影响测距系统稳定探测.