针对模分复用系统中由于模式耦合引入的信道串扰（XT）的问题，提出一种基于信号相关峰提取的XT相关比测量方法，并将XT相关系数应用于多进多出恒模盲均衡算法（CPR-MIMO-CMA）中以提升信道均衡效果。搭建了少模光纤传输的实验平台，利用CPR-MIMO-CMA对接收端数据进行处理，研究结果表明，在满足前向纠错（FEC）为3.8×10^-3的门限下，所提出的CPR-MIMO-CMA在LP01、LP11、LP21三模信道中比传统CMA分别具有1.3 dB、0.9 dB、1.0 dB的性能增益，并且3个模式下的平均收敛时间减少约50%。

为了从目标图像上提高直线电机动子位置测量的精度、抗干扰性和实时性,引入了一种基于相关峰精确内插(FICP)的图像位移测量方法,并采用深度学习算法优选出具有强鲁棒性的栅栏图像。首先,控制栅栏条纹的宽度标准差和平均灰度梯度,生成一系列栅栏条纹图像。其次,结合线性调频Z变换和FICP算法计算相邻目标图像的位移值。然后,用位移估计值的均值误差作为评价指标,用深度神经网络建立栅栏图像质量优选模型,筛选出具有强鲁棒性的非周期栅栏图像。最后,利用线扫描相机获取运动过程中的一维栅栏图像信号,并根据棋盘标靶法确定系统的标定系数,得到实际位移值。仿真和实验结果表明,优选出的非周期栅栏图像能有效提高测量精度,证明了本方法的正确性。

能否输出相关峰是相关器判定目标真伪的主要方式，但其元件调节精准度不高时，容易对相关峰产生误判。基于匹配滤波相关识别器，从理论上分析了相关峰产生误判的3种可能，重点对相关信号的强度判别进行了理论和实验研究，针对这3种可能产生误判的情况，分别从实验结果的相关峰阈值强度、形态、输入图像旋转方面探讨真伪相关峰的判别，为相关峰的判别提供实验参考。

应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别时，由于复杂背景、低对比度、照明不足及目标不完整等因素，引起相关信息量缺失，获得的相关峰图像中相关点微弱，甚至根本得不到相关点.针对此现象，对遮拦目标的联合目标图像进行了自适应阈值处理，并对其经光电混合联合变换相关器所获得的功率谱进行了墨西哥帽小波变换处理.有效地抑制了遮拦目标在光电混合联合变换相关器中的噪声干扰，增强了遮拦目标和模板相关信息衍射光的能量，使在相关峰面上相关点的能量和对比度得到明显的增强，从而提高了应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别的能力.实验表明：自适应阈值处理和墨西哥帽小波变换处理相结合，能够很好地提高相关峰的能量和对比度，可实现遮拦目标的自动识别和探测.

为了提高光学联合变换相关器(JTC)的目标识别能力，基于相似性度量原理，提出了一种新颖的相关输出图像数字处理算法。实验结果表明，该算法能够准确地识别旋转畸变－4°到＋10°及缩放比例畸变70%到140%范围内的待识别目标，极大地提高了光学联合变换相关器的畸变不变容忍度。

从联合变换相关的基本理论出发，推导了输入目标图像的位置坐标与相关输出平面上对应相关峰位置坐标关系的普适表达式，进行了单目标、多目标联合变换相关仿真实验和相关峰特性分析；分析了运动目标联合变换相关峰位置的变化规律并进行了仿真。结果表明，位置非对称联合变换相关峰始终对称地出现在相关输出平面的坐标原点的两边，且相关峰和坐标原点的连线与目标图像中心和参考图像中心的连线平行，相关峰位置到坐标原点的距离等于输入平面中目标与参考物间的距离；目标运动时，对应相关峰的位置会随目标运动而相应地改变，且二者的坐标变化量相同。

针对经典联合变换相关器的缺陷，提出了基于空域啁啾编码频域斜光束照射的联合变换相关技术.利用空域啁啾编码实现相关峰尖锐；频域平行光斜照射实现自相关峰边缘化、互相关峰中心化，不需要计算机进行数字处理，实时性强.理论分析和实验表明，该方法不仅能获得尖锐的相关峰，而且探测器上只保留了互相关峰，大大提高了识别能力和探测器的利用效率，同时使输入面的空间带宽得到更充分的利用.

在相干光学目标识别技术研究中,为了更好地判读相关峰,把遗传算法和人工神经网络相结合,以反向传播神经网络和遗传算法为基础,建立了以遗传算法优化神经网络初始权值和阈值的相关峰判读系统,既避免了神经网络训练中容易陷于局部最小值和收敛速度较慢的缺点,又克服了遗传算法局部精确搜索能力的不足,实现其优势互补,从而有利于更好地解决相关峰判读问题。结果表明,改进后的算法充分发挥遗传算法和反向传播算法的优点,达到了较好的判读效果。

针对经典联合变换相关器互相关峰能量分散以及输入图像大小和相对位置受到限制的缺陷,提出了基于马赫-曾德尔干涉仪的单相关峰联合变换相关技术。目标图像和参考图像通过马赫-曾德尔干涉仪的两臂无相对位移输入,实现了互相关峰重叠位于探测器中心,缓解了输入图像的大小和相对位置与变换透镜孔径和探测器接收面积之间的矛盾;采用功率谱相减技术,消除了零级自相关峰对互相关峰的影响,增强了衍射效率。理论分析和实验结果表明,该方法不仅能获得高强度的单相关峰,使抗噪声能力是CJTC的6倍,从而大大增强了识别能力,而且充分利用了输入面空间带宽和探测器的效率,降低了系统成本,特别适合于弱信号噪声环境和大尺寸图像的识别。

应用光电混合联合变换相关器对目标进行探测和识别时,由于实际拍摄的图像背景非常复杂,对比度较低,亮度不足等原因,使得相关峰很弱甚至根本得不到相关峰,不能达到探测和识别的目的。为此提出在光电混合联合变换相关器的功率谱面应用小波变换处理技术,有效地抑制了联合变换功率谱中的噪声干扰,提高了有用信息衍射光的能量,从而增强了应用光电混合联合变换相关器对复杂背景目标进行探测和识别的能力。实验证明利用经过小波变换处理后的联合变换功率谱所获得相关峰的对比度,较处理前由联合变换功率谱所获得相关峰的对比度能够达到百分之百的增强效果。作为实例文中给出了湖中小船处理前后的光学实验结果,从实验结果中可以明显看出此种处理方法的有效性。