在毫米波多发多收阵列成像中, 由于收发天线排布不规则, 图像重建依赖于逐点计算的反向传播算法, 重建速度难以满足快速成像需求。为了解决上述问题, 本文提出了一种 “粗到精”的分级重建策略, 通过基于相位补偿的快速粗重建和基于反向传播的子区域细重建来对多发多收全息数据进行快速处理。通过任意复杂电磁场计算 (FEKO)电磁仿真实验对正交阵列和紧凑方框型阵列的毫米波成像进行了模拟, 验证了分级重建方法的有效性。

主动式毫米波成像为人体安检提供了一种安全、有效的技术手段, 对进一步提高成像分辨力和成像质量, 发展宽带高频的毫米波成像系统具有重要意义。为此建立了一个宽带高频的主动式亚毫米波全息成像系统, 其发射天线的工作频率在 280 GHz~320 GHz范围, 使用外差混频技术直接测量得到全息数据, 对其进行重建后得到目标反射率图像。同时测试了系统的工作性能, 得到了距离向和方位向分辨力以及系统的信噪比和噪声等效反射率差, 距离向分辨力小于4 mm, 方位向分辨力为 2.5 mm×2.5 mm, 均接近分辨力的理论值。此外利用该系统的宽带特性研究了带宽对毫米波全息成像的影响, 宽带成像除提高距离向分辨力外还有效地抑制了散斑效应。

回波处理是提高太赫兹时域光谱系统频谱分辨率的重要方法.为了研究样品存在非线性吸收情况下的回波滤除方法，在解卷积算法的基础上考虑介质对太赫兹脉冲的吸收情况和群延迟效应，将已有算法所需的四个参数缩减为与样品种类、厚度无关的两个参数，进一步提高了太赫兹光谱恢复的准确度.经实验验证，该方法可有效滤除太赫兹时域光谱系统中的GaAs天线基底以及ZnTe探测晶体产生的回波，将时间窗宽度增加一倍，使系统频谱分辨率提高到20 GHz.

为了将太赫兹光谱分析技术应用于物质识别领域，需要建立太赫兹波段的光谱数据库，并研究合适的数据库使用方法，以鉴别未知物质。光谱获取采用自行搭建的太赫兹时域光谱测量系统，通过小波变换去除基线和噪声等干扰信息，建立起含有20种典型有机物的光谱数据库。使用该数据库识别未知物质时，分成两步：1) 用径向基函数神经网络算法判断未知物质是否在数据库中；2) 若在数据库中，采用基于纠错输出编码的支持向量机多类算法鉴别物质种类。测试结果表明，对库内物质识别率为96.7%，对库外物质也有较好的预测和推断能力，识别率为93.2%。提出的太赫兹光谱数据库建立和使用方法，对系统噪声等干扰因素有很好的抑制作用，可以应用到实际场合。

实现了基于光泵浦远红外气体激光器和高莱管探测器的连续波太赫兹成像.从太赫兹光学器件的选择和配置角度讨论了成像系统的设计和搭建流程.详细测试了系统在信噪比、空间分辨率、探测器响应和成像速度方面的性能指标.利用该系统采集了一系列样品的太赫兹透射图像，实验结果验证了系统的成像效果，揭示出太赫兹成像技术在安全检查和质量控制方面的应用可行性.为了消除激光器功率漂移对图像质量的影响，提出了一种对图像背景区强度进行自动校准的数据处理方法.

采用太赫兹时域谱分析技术测量了在氮气和空气环境下四种典型爆炸物的太赫兹光谱，并分别利用均值平滑、傅里叶低通滤波以及小波分解与重构三种方法来消除空气中由水蒸气吸收引起的光谱振荡现象。实验结果表明：四种爆炸物的太赫兹光谱具有可分辨的特征，能够作为识别的依据；通过研究水蒸气的影响，使得利用太赫兹时域谱分析技术检测爆炸物向实用化迈进了一步。