针对水下湍流的复杂性和多变性对水下航行器性能和姿态控制产生的挑战，提出使用卷积神经网络来测量水下湍流的温差耗散率XT。首先，采用功率谱反演法和惠更斯-菲涅尔原理仿真生成了受水下湍流影响的散斑图像数据集。随后，利用卷积神经网络提取这些受湍流影响的散斑图像中的特征信息，并对温差耗散率XT进行估计。最后，通过现场实验数据集验证了所提出方法的可行性。实验结果表明，所提出的神经网络在实地实验数据集和模拟仿真数据集上表现出相似的分类精度和损失曲线，其测量准确率分别为98.8%和99.2%。这一研究为水下环境监测和资源勘探领域提供了重要的参考，对于光学图像处理和湍流研究等相关领域具有实际意义。

针对湍流对水下成像系统的影响，基于Yao折射率起伏功率谱，推导了平面波的波结构函数，完善了水下光学成像模型，其优势在于将难以测量的微观参量如动能耗散率和温度耗散率，用平均温度和平均盐度等宏观参量代替。数值仿真了不同平均温度与平均盐度条件下水下湍流通过改变波前，进而对成像系统调制传递函数产生影响。仿真结果表明，平均温度与平均盐度升高，均会造成系统成像质量下降，进一步研究发现平均盐度增加，不同空间频率的调制传递函数值均线性下降，且下降幅度基本一致；随着平均温度升高，调制传递函数值线性下降，且高频成分的调制传递函数值下降得更快。为验证成像模型的正确性，设计搭建了3 m长的水下光学成像实验平台，利用相机记录分辨率板透过湍流的成像情况，得到不同平均温度与平均盐度条件下的调制传递函数曲线。对比实验与仿真结果发现，在平均温度10 ℃~30 ℃与平均盐度0 ppt~30 ppt范围内，对比度随平均温度与平均盐度变化趋势相同。该研究对水下光学成像系统的设计优化及水下图像处理具有一定的参考价值。

研究光束在海洋湍流中的传输特性尤为重要。为了更贴近实际情况，人工搭建了能控制水下湍流强度和盐度的装置来研究涡旋光束和高斯光束在水下湍流中的传输特性。结果表明：相比于未添加海盐的水下湍流，光束在增添海盐的水下湍流中传输光斑会更加弥散，光强会更弱。无论是强湍流还是弱湍流，m=2的涡旋光束在盐度为4.35‰的水下湍流中的闪烁因子都大于其在盐度为2.42‰的水下湍流中所对应的闪烁因子。另外，m=2的涡旋光束传输到相同的距离时，其闪烁因子随着水下湍流的盐度和强度的增大而增大。不同盐度条件下，m=2的涡旋光束的径向闪烁因子随径向距离的增大呈先减小后增大的变化趋势。另外，搭建了传输距离更长的实验装置，在20米的传输距离内，拓扑电荷m=2的涡旋光束的闪烁因子远高于高斯光束所对应的闪烁因子，且m=2的涡旋光束和高斯光束的闪烁因子都随着传输距离的增大而增大。

涡旋光束携带了与其螺旋波前结构相关的轨道角动量，由于其在通信系统不增加带宽情形下可极大增加系统容量和频谱效率，引起了广泛关注。然而，自由空间中的湍流将导致涡旋光束的螺旋波前发生畸变，产生模间串扰，降低接收功率，从而削弱链路性能。自适应光学波前校正技术是克服干扰的有效手段之一。综述了涡旋光束的自适应光学波前校正技术的发展，阐述了Shack-Hartmann、随机并行梯度下降、Gerchberg-Saxton三种算法的校正原理，分析了深度学习在波前校正技术中的应用，并介绍了笔者课题组对水下湍流环境中波前校正技术的研究工作。