转换增益是微光CMOS图像传感器的重要参数，转换增益的提高有助于提升图像传感器的信噪比，进而提升灵敏度和成像质量。由于转换增益与像素的寄生电容成反比关系，为有效提升转换增益，提出了一种基于自对准技术的4管有源像素寄生电容的二维物理模型。该模型建立了像素寄生电容与注入条件之间的关系，其中包括注入剂量、注入能量和复位电压，该模型的计算结果与TCAD仿真结果具有较高的一致性，二者之间的方差小于0.0028 fF²，验证了该模型的准确性。该模型能应用于高性能图像传感器尤其是高灵敏度微光图像传感器的设计和优化中。

为进一步提高事件传感器光流估计的精确度，解决平面拟合算法的拟合模型误差问题，提出一种事件传感器平面拟合光流估计改进算法。该算法采用Prim贪婪算法思想，从事件流中提取有效事件，获取最优局部邻近事件集，为后续光流估计奠定基础。同时，采用特征值算法代替传统最小二乘法，结合贪婪算法下事件集内数据的优劣排序，优化平面拟合模型的建立，提高光流估计算法的精确度。实验结果表明，相比于现有的基于平面拟合的事件传感器光流估计算法，该算法在平均端点误差和平均角度误差两个指标上分别约提升20%和11%，有效提升了事件传感器光流估计算法的精确度。

针对脉冲图像传感器，提出一种高精度高稳定性的高速目标追踪算法。首先，介绍脉冲图像传感器的原理；其次，结合传感器脉冲密度特性改进传统视觉背景提取（Vibe）算法，去除传统Vibe算法中存在的鬼影和空洞问题，提高运动检测的完整性；然后，结合运动检测，对传统均值漂移（MS）追踪算法进行改进，提高目标追踪的精度和稳定性；最后，通过图像重构完成场景再现与目标追踪。在3个高速场景的实验中：与直接应用于图像序列的传统MS算法相比，所提算法对高速目标的最大追踪误差分别从11.0454降低至2.2361，从14.1421降低至5.0000，从26.1725降低至5.0990；目标追踪的位置标准差从7.9879降低至2.0393，从12.0790降低至2.7454，从14.4591降低至3.5654。综上所述，所提算法能够有效提高目标的追踪精度和追踪稳定性，能更好地适用于脉冲图像传感器。

随着对空导弹战技性能的不断提高, 及各种便携式制导/非制导弹药在局部武装冲突中的应用, 军机面临的战场威胁进一步复杂和严重, 机载主动防护技术具备主动摧毁来袭威胁的独特优势, 可变革性地提升战机的自卫防护能力。重点探究了机载主动防护系统的原理, 国外机载主动防护技术和装备的发展现状, 为未来机载自卫对抗发展研究提供参考。

脉冲序列式图像传感器是一种高速仿生视觉图像传感器，其成像质量受噪声的影响而下降。其中，空间噪声源于比较器等器件的失配，时间噪声源于随机性噪声和同步读出机制下的单码闪烁噪声。本文基于噪声研究和传感器原理建立了噪声模型，仿真预测了不同光电流和积分压降等参数下噪声引起的时间误差率。结果表明：积分压降的增加会减小单码闪烁噪声导致的时间误差率的波动及其他噪声引起的时间误差率；光电流的增加会增大单码闪烁噪声引起的时间误差率的波动；结电容的增加会增大时间噪声引起的时间误差率。最后测试了芯片在脉冲间隔重建方式下的噪声特性，验证了上述分析的正确性。研究结果对于优化脉冲序列传感器的设计、处理噪声和重建出稳定的图像具有指导意义。

回顾了量子级联激光器( quantum cascade lasers, QCL)的发展历史, 以中红外、长波红外和太赫兹等典型波段的量子级联激光器为例描述了材料和器件技术的研究进展, 介绍了量子级联激光器在物质成分探测、自由空间光通信、定向红外对抗等领域的应用研究情况, 归纳了量子级联激光器技术的发展趋势。

半导体激光器自发明以来, 凭借其自身高稳定性、高光电转换效率、体积小等优势被广泛应用在各个领域, 但是由于其快慢轴光束质量差异较大, 影响了其应用范围。密集波长合束技术作为一种有效提高半导体激光亮度的方法, 是当前的研究热点。文中分析了国内外高功率、高光束质量半导体激光器密集波长合束技术发展状况, 讨论了合束技术特点, 展望了发展趋势。

利用2008年3月～2018年2月中分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS) MOD08M3遥感 反演气溶胶光学厚度(Aerosol optical depth, AOD)产品数据,结合K-means聚类分析方法,对中国中部和东部的气溶胶光学厚度 时间序列进行分析。结果表明: 1)从像元尺度分析气溶胶光学厚度的时间序列变化特征,避免了规律混杂问题,得到了准确的变化 规律和波动尺度。2)在年际间变化尺度上得到4个分区结果, AOD长期变化情况受人口分布的因素影响较大。3)在季节间变化尺度 上得到9种变化类型区,分别是:华北平原区、长江中下游区、高原山脉区、云贵区、兰州-银川-阿拉善盟区、四川盆地区、关中 陕南区、两广-湖南南部-江西南部区、东南沿海区,同时由一些变化分区的地理位置得到了该区AOD季节性波动的主导影响因素。 这些结果有助于研究AOD时间序列的准确变化和东部地区的气候环境。