过去的几十年中，结构光照明在三维立体成像和计算机视觉有着重要的应用。然而，传统结构光产生系统结构复杂、体积庞大，这严重限制了它的潜在应用价值。提出了一种用于产生结构光的紧凑型的光电集成芯片，这种芯片基于绝缘体上的硅（SOI）材料。该方法具有结构简单、输出稳定、设计灵活等优势。不同于传统的结构光发生系统，该方法中，光束的强度及相位调制以及光束间的相互干涉都是由片上系统操控的。这有效避免了外界扰动对光斑质量的影响，同时提升了系统的便携性。实现了全片上调控的红外结构光产生系统。该结构光芯片大小仅为0.5×0.5 mm，可以产生约200×200 μm的结构光照明区域。芯片照明区域的大小和结构光的单元结构周期与光栅的结构设计和光源波长相关。此外，通过设计合理地设计芯片上的元件布局，我们可以得到多种不同结构的照明图样。

提出了一种基于光子晶体的二维多通道光学化学传感器。该器件由中心波长为3.3 μm的四个腔组成，各通道工作波长间隔为10 nm。该传感器采用800 nm厚的绝缘体上硅材料，可利用标准CMOS技术加工。通过三维时差有限差分法对微腔结构的光学特性进行模拟。每个通道的传输效率为39％，通道之间的传输效率不一致性小于0.25dB。该传感器的功能为检测四氯化碳和苯溶液浓度，其灵敏度为209.2 nm/RIU。

提出了一种适用于850 GHz太赫兹波成像系统的可调谐再生反馈振荡器。使用UV-LIGA微加工工艺制作慢波结构，可满足折叠波导在太赫兹频段的尺寸需求。使用CST微波工作室对折叠波导色散特性进行设计，同时针对于行波管和再生反馈振荡器中折叠波导的结构，阐明了影响频率调谐的因素。此外，对带衰减的反馈回路进行仿真模拟，并使用三维粒子模拟验证了整体设计。改变电子注电压可实现振荡频率可调，振荡从单频状态逐渐变为多频状态，整体输出功率均大于200 mW。

研究了基于离子注入技术制备硅掺砷阻挡杂质带探测器的工艺，通过优化工艺条件和相关器件的结构与材料参数，制造了具有良好光电响应性能的长波红外探测器。在温度5 K，-3.8 V工作偏压下，探测器的峰值响应波长为23.8 μm，黑体响应率为3.7 A/W，3.2 V时最大探测率为5.2×10¹³ cm?Hz^1/2/W。性能指标堪与文献报道的结果相媲美甚至更好，展示了离子注入工艺在制作阻挡杂质带探测器方面的潜在优势，特别是离子注入工艺与目前的微电子电路技术相兼容，能将探测器与读出电路集成到一块芯片上，在降低成本的同时提高探测器成像性能。

提出了一种改进的直接提取方法来提取InP HBT小信号等效电路中的模型参数，并将其成功地应用InP异质结双极晶体管（HBT）小信号等效电路。在所采用的模型中考虑了分布式基极-集电极电容效应。与其他直接参数提取方法相比，该方法从外围寄生元件到内部本征元件依次进行参数提取，提取过程较为清晰。除寄生参数外，其余所有的参数计算均未经过任何简化近似。该方法依赖于S参数的测量，所有等效电路参数直接从S参数数据中提取，而无需任何基于初始值的近似。在0.1 ~ 40 GHz的频率范围内，直接提取法在InP HBT上得到了成功的验证，并在整个频率范围内得到了较好的测量结果与计算结果的一致性。

提出一种应用于毫米波稀疏阵列成像的基于频率域成像算法和压缩感知技术相结合的成像算法。算法包含两个主要步骤，首先采用等效相位中心近似原理，将快速傅里叶变换成像算法用于周边形阵列，由于等效相位中心近似引入的残余相位误差无法在近距离成像应用中被完全补偿，因此在第二个步骤中，提出基于压缩感知技术的基于迭代最小化的稀疏学习（SLIM）的改进算法用于重聚焦初始图像。通过等效相位中心近似原理和改进的SLIM算法的结合，所提算法具备更高的计算效率、提升了图像质量、相比于传统的SLIM算法具备更少的迭代次数。仿真结果验证了所提算法的有效性。

采用55 nm CMOS工艺，设计了一款应用于毫米波成像系统的94 GHz低噪声放大器（LNA）。提出一种双耦合等效跨导增强技术，在提高增益的同时，实现良好的宽带输入匹配。使用中和电容技术和共栅管栅端短接技术，进一步提高增益，并保证放大器的高频稳定性。芯片测试结果表明，LNA的小信号增益最大值达到14.2 dB，3 dB带宽为87.1~95 GHz，噪声系数为6.7 dB，输入1 dB压缩点为-13 dBm。

利用一种基于760.88 nm处近红外吸收光谱的氧气浓度探测方法，可以实现开放环境中西林瓶内氧气残留浓度在灯检机上的原位、非接触测量检测。该方法采用基于TDLAS的波长调制光谱技术（WMS），在开放光路环境下利用主成分提取法（PCA）对WMS的二次谐波进行主特性提取，在抑制噪声的同时可降低数据量，提高了后期数据处理速度，然后利用遗传算法（GA）优化的BP神经网络建立浓度反演模型。实验结果证明：该方法相对利用半峰值面积的最小二乘拟合方法其平均相对误差从8.32%减少到1.12%，决定系数提升了8.86%，相比单独PCA-BP神经模型的平均相对误差从3.80%减少到1.12%，决定系数提升了2.81%，该方法有效地抑制了开放光路环境所致测量仪器的信号随机扰动，提高了西林瓶内氧气残留浓度检测的准确度和稳定性。

为了提高分析模型的效率与性能，提出了一种基于变量稳定性与集群分析相结合（VSPA）的波长选择方法。该算法将变量分为样本空间与变量空间，在样本空间里计算变量的稳定性，根据稳定性值，利用加权自举采样技术将变量划分为有用变量与无用变量；在变量空间中，统计每个变量出现的频率，利用指数衰减函数在无用变量中去掉变量频率较低的变量。将算法应用在近红外光谱玉米数据集中来预测玉米中淀粉的含量，其预测集均方根（RMSEP）与相关系数（R_p）分别为0.0409和0.9974，筛选后的特征变量仅为原始光谱数据的2.7%，说明提出的变量选择方法能够提高模型的运算效率与预测能力，是一种有效的变量选择方法。

提出一种像素级源跟随管共享、双列线信号传输的红外焦平面读出电路新结构。像素的电压信号通过两条列线传递到列级，消除了列线寄生电阻带来的非均匀性和非线性。同一列的相邻四行像素共享源跟随管，增大了源跟随管的尺寸和面积，从而降低了热噪声、闪烁噪声以及工艺偏差带来的非均匀性。采用该结构并基于0.35 μm 2P3M CMOS工艺设计和制造了一款640×512规格读出电路，像素中心距为15 μm。测试结果表明：功耗仅30 mW，动态范围81 dB，非线性度0.11％，非均匀性小于1%。与中波红外探测器阵列互连后进行了组件测试和成像实验，组件非均匀性小于5%，NETD为18 mK，获得了高质量红外图像。

在双光路调频连续波激光测距系统中，辅助光纤的长度标定精度直接影响了系统的测距精度。提出一种基于氰化氢气体池信号拼接的辅助光纤标定方法，通过提高辅助光纤标定精度进而提高系统测距精度。深入研究了基于氰化氢气体池标定方法的原理，为减小数据采集系统负担，利用信号拼接的方法进行改进。实验表明，与传统激光干涉仪的光纤标定方法相比，基于气体池拼接的标定方法具有更高的稳定性，同时，在3.8 m测量范围内，采用该标定方法的测距系统与干涉仪标准距离值误差不超过14 μm，测量标准差低于17 μm。

多角度信息在扩展云检测功能、提高检测精度等优势的同时，带来多角度遍历计算的复杂度和数据规模增大的问题。云检测角度信息来自地表的二向性反射分布函数和大气分子散射效应，尽管在局部区域内存在用分析解确定某些观察角的可能性，但由于卫星运动观察几何变化、云几何因子的影响、地物调查的巨大工作量等实际应用的复杂性，POLDER等官方产品仍采用所有角度遍历计算。由于邻近角度间信息的冗余，文章用平均联合信息熵和K-L信息散度作为角度子集选择的特征，提出了Pareto多目标前沿最优解和理想解算法，在POLDER和“高分五号”卫星搭载的多角度偏振探测仪（directional polarimetric camera, DPC）的数据集上进行云检测实验。2角度组合结果与POLDER产品相比，总体精度89.36%，Kappa系数0.7845，DPC检测分类相似度86%，时间复杂度减少约1/7。实验表明所提方法在保持检测效果的同时具有降低计算开销的优点，可为云检测提供一种快速有效、满意精度和自动化运行的新途径。

针对风云四号A星的多通道扫描辐射计（AGRI）出现的行间错位问题，提出解决方案。首先，根据AGRI的扫描方式结合傅里叶相移特性，计算错位行相邻像元相位差谱曲线；其次，通过最小二乘法拟合相位差谱的低频部分获取错位值；最后，利用“权重分配”的方式根据行间错位值对错位行进行重建，解决行间错位问题。本文对该方案进行了仿真实验验证，并对AGRI的在轨数据进行了处理。结果表明应用该方案的重建可以将错位值配准到一个像元以内，实现较好的行间配准结果。

三轴稳定静止轨道面阵相机需要对一定视场内的目标进行搜索和跟踪，常采用二维指向镜与面阵探测器结合的“凝视”成像的技术方案。但是具有二维指向镜的面阵相机像面存在畸变和像旋等问题，影响目标跟踪定位精度。对60°二维指向镜的面阵相机进行了畸变校正和像旋校正，提出基于内外方位元素结合的几何模型实验室标定方法。通过对指向镜法线、南北轴、东西轴的共计13个误差项进行解算优化，平均误差为0.74像元，满足实际使用需求。

星载光子计数激光测高系统具有较高的沿轨距离分辨率，能够探测得到植被冠层和地表的连续高程信息。然而星载植被点云的低点云密度和低信噪比，对植被相对冠层高度的估算方法提出了新的要求。本文提出了一种方向自适应的星载光子计数激光测高植被点云冠高估算方法。首先通过寻找点云高程统计直方图中代表冠层和地面位置的极值进行粗去噪，大致得到信号高程所在的范围，并估算出冠层，地面和噪声点云的平均密度以及地表坡度。随后对粗去噪后的点云进行方向自适应的密度聚类精去噪，其邻域的方向为地表坡度，与密度有关的阈值均根据估算出的点云密度自适应的做出调整。在滤波后，结合点云的密度和高程百分比分别找出地面与树冠顶端的初始点，并通过三角网方法（TIN）扩展初始点以进行分类，最终确定地表与树冠顶端的高程。采用ATLAS星载激光测高仪的植被点云对算法进行了验证，结果表明算法能够正确估算植被冠高，十分适用于坡度较大和叶面积指数较低的地区，其中冠顶与地面的高程和机载LIDAR数据高程的决定系数R²分别为0.99与0.77，均方根误差RMSE为0.28 m与2.6 m。

高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征，可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测，但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本，开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验，并进行树种分类研究，为未来高光谱激光雷达的林业应用提供基础。首先进行可调谐高光谱激光雷达（Hyperspectral LiDAR，HSL）叶片高光谱测量，并完成与ASD地物光谱仪所测数据对比实验；其次，应用随机森林方法实现10种叶片的分类研究，其输入的特征指数为融合全部波段、部分敏感波段的光谱指数。结果表明：（a）HSL在波段650~1 000 nm(71个通道)内观测的叶片高光谱和ASD光谱一致（R²=0.9525~0.9932，RMSE=0.0587）；（b）只用原始波段反射率分类精度为78.31%，其中分类贡献率最大波段的是650~750 nm，使用此波段进行分类精度为94.18%，表明利用红边波段（650~750nm）进行树种分类是十分有效的；（c）对树种敏感的波段为680 nm、685 nm、690 nm、715 nm、720 nm、725 nm、730 nm；（d）结合敏感波段光谱指数与植被指数分类精度82.65%。该研究结果表明在单叶级别，利用高光谱激光雷达能够准确地反映目标叶片的光谱特征并且能有效进行树种分类；未来将可能在野外应用中精确提取目标的生理生化参数。

近年来，获取高分辨探地雷达图像以实现目标检测受到广泛关注。相位偏移补偿算法（PSM）可以针对不同介电常数的多层介质成像，在各领域应用广泛。受距离维像素循环计算过程影响，PSM成像速度慢。基于PSM相关理论基础，提出改进波数域的多层介质快速成像算法，在每个独立介质层中，通过快速傅里叶运算取代PSM算法中的像素迭代过程，可以有效降低成像时间。针对双层介质模型，提出基于目标顶点区域提取的波速估计方法，用于精确补偿相位成像。通过搭建双层介质实验平台，利用该算法获得了多种被埋目标高分辨图像，验证了算法的有效性。

由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率，但同时又会增强背景噪声。针对此问题，提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法，将超分重建和显著度检测相结合，可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征，并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域，再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建，与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN，图像信噪比提高3~4倍。