为识别空间外差光谱仪探测目标干涉信号的特征信息, 提出一种基于经验模态分解与回归分析的空间干涉谱目标提取方法。首先对预处理后的光谱进行经验模态自适应分解, 得到各阶次固有模态分量并分别计算它们与原始光谱信号的Pearson相关系数, 根据相关系数分选准则判定背景与目标信息重构的分界点。然后计算重构背景与实测背景间的Pearson相关系数来判定经验模态分解结果。对信号主导的固有模态分量利用小波软阈值进行消噪,重构较纯净的目标特征信息; 利用目标特征信息与原始干涉光谱信息进行多元线性回归分析获得最佳的近似滤波系数, 构造滤波器并应用到目标信号, 提取目标。最后通过差谱信号与提取的目标光谱的Pearson相关系数来判别提取的目标信号。实验结果表明: 经验模态分解可将背景与目标近似分离; 在未知背景信号情况下, 利用经验模态分解与回归分析可实现钾共振双线特征光谱的提取。

结合辐射传输和朗伯比尔定律, 提出一种基于有限脉冲响应数字滤波器和多元线性回归分析的空间外差干涉谱目标匹配方法, 通过对干涉图直接分析来提取出钾共振双线的特征以实现目标识别。本文采用传统有限脉冲响应数字滤波的处理方法来消除有效目标干涉频率信息以外的背景信息和干扰信号。通过对滤波前后的时域干涉数据进行多元线性回归处理获得最佳的时域滤波系数, 以对目标信号、背景信号的干涉图直接进行滤波处理, 最后通过干涉图匹配技术来识别钾共振双线信号。该算法无需测量背景光谱或背景干涉图, 亦无需对干涉图做傅里叶变换获取光谱, 在提高计算效率的同时提高空间外差光谱仪遥感数据的分析反演能力。

利用aSi∶H和SiO2等介质，设计了一种由一维光子晶体和双层二维光子晶体组成的非晶硅薄膜太阳能电池背反射器.利用时域有限差分法对该背反射器在入射光波长范围为300～1 100 nm波段的反射率和透射率进行仿真，计算不同结构参量下非晶硅太阳能电池短路电流密度并进行比较分析，最终得到了最佳背反射器结构.结果表明：设计的太阳能电池背反射器能够有效地延长入射光在太阳能电池吸收层的传播路径，有助于缓解太阳能电池吸收层厚度对电池吸收效率的影响，提高了电池吸收层对入射光的吸收效率.一维光子晶体和双层二维光子晶体结构的背反射器可以大幅度提高电池的光捕获能力，将非晶硅薄膜太阳能电池的短路电流密度提高到31.96 mA/cm2，较常用的Ag/ZnO背反射器结构非晶硅薄膜太阳能电池提高了51.0%.