鉴于浅层人工神经网络(ANN)需要依靠先验知识进行人工提取特征, 同时较浅的网络结构限制了神经网络学习复杂非线性关系的能力, 将深度神经网络(DNN)应用于利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对多组分易挥发性有机物(VOCs)进行的浓度反演研究, 并利用仿真实验验证了算法的有效性。 从美国环境保护署(EPA)的数据库中选取了包括苯、 甲苯、 1,3-丁二烯、 乙苯、 苯乙烯、 邻二甲苯、 间二甲苯、 对二甲苯在内的八种VOCs气体在8～12 μm波长范围内的吸光度谱, 每种气体有四种不同浓度下的谱线, 依据Beer-Lambert定律从每种VOCs气体中选择一种浓度下的吸光度谱进行混合, 得到65 536种不同的VOCs混合气体吸光度谱样本。 随机选择5 000组混合气体的吸光度谱, 其中4 000组作为训练样本, 1 000组作为预测样本。 通过积分提取和主成分提取对光谱矩阵进行降维预处理, 将光谱维度从3 457维降到30维。 将光谱矩阵经过预处理后得到的新矩阵作为网络输入, 对应八种VOCs的浓度矩阵作为输出, 建立了30-25-15-10-8的深度神经网络回归预测模型来实现多组分VOCs浓度反演, 反演得到样本的均方根误差为0.002 7×10-6, 相比于前人利用非线性偏最小二乘拟合、 人工神经网络等方法拟合的精度有了明显的提高。 每种VOCs气体的均方根误差均不超过0.005×10-6, 每个样本的均方根误差均不超过0.006×10-6, 证明了深度神经网络预测模型具有良好的非线性拟合能力和良好的稳定性。 当训练样本不足(典型值: 小于500)时, 深度神经网络无法充分地学习, 网络误差较大, 精度低于单隐藏层的人工神经网络, 但随着训练样本数量的增加, 深度神经网络的精度不断提高, 当训练样本数充足时, 相比浅层的人工神经网络, 深度神经网络具有更强的非线性关系学习能力, 预测精度更高, 模型更为稳定。 同时, 由于训练前对光谱矩阵进行了降维处理, 大大降低了算法的复杂度, 有效提高了反演效率。 分析表明, 深度神经网络预测模型具有良好的非线性拟合能力和良好的稳定性, 无需人工提取特征就能够充分学习数据特征, 同时对多组分VOCs进行浓度反演并达到较高精度。

照明的不稳定性会引起视向速度测量误差,从而严重限制仪器精度的提高。光纤扰模是提高仪器照明稳定性的有效途径之一。为了给现有高精度色散光谱仪升级及新型高精度视向速度仪器设计提供可靠的实验参考,对单根圆形光纤、单根八边形光纤、圆形-八边形-圆形光纤串接系统、双圆形光纤扰模系统、圆形-八边形混合双光纤扰模系统和双八边形光纤扰模系统的近场和远场扰模性能进行详细的实验研究。实验结果显示:单根八边形光纤较单根圆形光纤具有更好的近场扰模性能,双光纤扰模技术可以有效改善近场和远场扰模性能,双八边形光纤扰模系统能同时具有良好的近场和远场扰模性能。实验研究了球透镜和双透镜两种双光纤扰模系统,球透镜系统通光效率约为55%,双透镜系统通光效率约为80%。

楔形滤光片型光谱成像仪具有无运动部件、 低光机复杂度等优点, 是低成本微型化光谱成像仪的一个重要发展方向。 不同于传统色散型光谱成像仪, 楔形滤光片型光谱成像仪获取的数据是光谱-空间混合调制的图像。 针对直接应用CCSDS123进行楔形滤光片型光谱成像仪数据压缩时压缩比较低的问题, 结合楔形滤光片型光谱成像仪“谱像混合”、 “推扫成谱”的特点, 通过定义新的局部差向量, 构建了一种低运算复杂度适合硬件实现的快速无损压缩方法WCCSDS123。 新的局部差向量中参与计算的像元集合代表的是同一被观测点的光谱信息。 WCCSDS123方法首先利用局部和与改进的局部差向量对采样点的值进行预测, 再利用预测值与真实值计算预测残差并对其进行整数映射, 最后采用采样自适应熵编码对映射预测残差进行编码完成压缩。 在6组楔形滤光片型光谱成像仪数据上分别采用WCCSDS123和CCSDS123进行了压缩实验。 实验结果表明, 与CCSDS123相比, WCCSDS123的压缩比提高了约21.62%, 压缩耗时没有明显差异。 因此, 该方法在提高压缩比同时, 继承了CCSDS123复杂度低, 易于硬件实现的优点。 该方法WCCSDS123具有较低的计算复杂度, 能够更加有效地利用空间光谱冗余信息, 获得更好的压缩效果, 是针对楔形滤光片型光谱成像仪的一种良好的快速无损数据压缩方法。

提出一种基于液晶可调滤光片(LCTF)与两片液晶可调相位延迟器(LCVR)构成的偏振高光谱成像系统, 相对于传统LCTF具有转动部件以及无法获取全部偏振态的特点, 本系统能够静态凝视成像并且测量目标完整的Stokes参量。 通过对两片LCVR取四组不同延迟组合, 构造了一个4×4复原矩阵来获取目标的原始全偏振信息。 使用干涉光强法, 对两片LCVR分别进行了延迟-电压特性的精确测量； 在633 nm下验证了全偏振复原算法, 通过对误差分析, 得到了较好的反演Stokes参数和相应的DoLP与Orient计算值, 验证了复原算法的可靠性, 可以为全偏振态高光谱遥感成像提供有效的数据。

结合基于位置姿态测量系统的目标动态追踪补偿校正和非等间隔快速傅里叶变换谱提取, 提出一种机载遥感的高准确度校正方法.该方法通过位置姿态组合系统在承载平台稳定性较差的成像条件下进行实时姿态测量、主动校正、反馈补偿获取干涉图, 再对校正后的干涉图进行空间变换和非均匀性谱提取, 获得融合图像和目标光谱曲线.机载飞行实验表明：多谱段伪彩色融合图像效果良好, 光谱反演准确度与传统校正方法相比有大幅提升.基于该方法的位置组合测量系统具有良好的机载环境适应性, 可应用于稳定性较差的平台以及非干涉型原理的光谱成像探测系统, 为机载高光谱图像运动误差一体化处理平台的研究提供了一条新途径.

采用跟踪反馈控制法，实现了双飞秒光频梳系统的频率联动，研究了主动光频梳自动扫频和手动扫频情况下，双光梳间的频率联动特性.结果显示，对主动光频梳进行自动扫频或手动扫频时，从动光频梳的频率跟随变化，且双光梳频率间的相关系数最大可达0.99，说明双光梳的频率间保持了较好的联动特性.最后，将频率联动的全保偏双光梳系统用于测距实验中，测量距离为1.332 m，时间间隔为0.2 s，连续进行16次测量，测得数据的标准差为0.35 μm，测量精度可达亚微米量级.

以微腔内光场演化的理论模型Lugiato-Lefeve方程为基础，分别讨论了连续光（CW）抽运和连续光与脉冲光混合抽运两种情况下，正色散微腔中光场的演化过程，以及各参数对光场分布的影响。理论分析结果表明，在CW抽运的情况下，微腔中有稳定的暗孤子存在，并且随着色散系数的增加，暗孤子的脉宽会增加，而失谐参量的增加会使暗孤子的形状发生变化。采用混合抽运可以在腔内形成脉冲形式的光场分布，弥补了单一CW抽运时在特定参数的正色散腔内难以产生亮孤子脉冲的不足。抽运脉冲的振幅过高，会导致腔内的脉冲发生分裂,微腔失谐参量的增加会导致脉冲展宽以及脉冲能量降低。理论分析结果对实现高质量的Kerr光频梳具有重要意义，能够帮助选择合适的微腔及抽运参数。

对地球大气温室气体进行高精度的探测, 是当今数值天气预报和气候与大气环境变化监测的发展需求。 利用OP/FTIR测量法, 将一台国内率先自行研制的中波红外反射转镜式干涉光谱仪, 首次成功地用于地表大气CO2红外吸收光谱的测量。 该反射转镜式干涉光谱仪的工作谱段为2 100～3 150 cm-1, 光谱分辨率为2 cm-1。 设计了大气成分探测方法, 建立了大气浓度参数反演数理依据和定量分析算法。 采用基于比尔定律的直接法和基于HITRAN数据库及仪器函数的仿真拟合法, 建立了反演模型, 并对CO2分子的浓度进行了反演。 根据观测和模型分析, CO2的浓度反演结果在300～370 ppm, 呈现出随自然环境变化先缓慢降低再快速升高的趋势, 并在下午至傍晚之间达到低值; 同时, 随时间的变化, 用直接法计算的CO2浓度和用拟合法的仿真值表现出了良好的一致性, 所有测量数据之间的相关性高达99.79%, 相对误差不超过2.00%, 达到了较高的反演精度。 结果表明, 在遥感测量大气成分方面, 基于红外反射转镜式干涉光谱仪的OP/FTIR法是可行且有效的技术手段, 直接法或拟合法皆可实现高精度的浓度反演。

离轴三反系统的装调主要采用初始定位与计算机辅助装调相结合的方法，实际加工过程中由于检测手段的限制，使得离轴量以及离轴角的控制精度较低，根据加工提供的离轴量参数并以其背部平面为基准进行反射镜初始定位会引入较大的初始像差，用计算机辅助装调无法收敛。基于自准直原理，进行反射光路分析，得出离轴反射镜位置与反射像位置的数学关系，并基于以上数学关系提出一种可精确测量离轴反射镜离轴量以及离轴角的系统，该系统包括高精度90°直角弯板、高精度直线导轨、中心定位特种工装、内调焦望远镜以及测微光管，其测量离轴量以及离轴角的精度分别为±0.05 mm和±10″。