介绍了大功率高效率功率放大器（功放）在实际设计时面临的晶体管寄生效应问题，并通过引入晶体管封装寄生模型对本征端阻抗进行等效迁移，进而提高了输出匹配网络设计的便捷性。提出一种基于紧凑型微带谐振单元的电路设计方法及其传输线拓扑结构，其中，紧凑型微带谐振单元的作用是提供功放在三次谐波所需的开路点，从而通过调谐传输线满足相应阻抗条件。其优点还包括：基波频率下插入损耗低、效率高；实际物理尺寸小，可满足小型化需求。为了更好地验证上述理论，基于10 W GaN HEMT CGH40010F晶体管和大功率高效率E/F开关类功放在2.2 GHz的工作频率下进行了具体的电路设计。仿真结果表明，该款功放的最大功率附加效率可达78.4%，最大输出功率可达40.1 dBm，功率增益为12.1 dB。

针对激光雷达因为颠簸等路面原因突然转向和做摇摆运动所造成的运动漂移问题，提出一种基于连续时间样条约束的改进激光里程计。在运动非连续性假设下，基于扫描关键帧和样条分割来提高点云匹配精度，然后添加样条约束，基于改进迭代最近邻（ICP）算法进行帧与地图匹配，有效抑制运动轨迹的漂移。在KITTI里程数据集和实验室采集的里程数据集上的实验结果表明，所提激光里程计改进算法分别使运动轨迹的全局平均误差降低了12.43%、29.40%。与目前基于几何特征的方法相比，所提改进激光里程计稳定且有效抑制了运动轨迹漂移，改善了激光里程计性能。

This work presents a brief review of our recent research on an antiresonant mechanism named core antiresonant reflection (CARR), which leads to a broadband terahertz (THz) spectrum output with periodic dips at resonant frequencies after its transmission along a hollow-core tubular structure (e.g., a paper tube). The CARR theory relies only on parameters of the tube core (e.g., the inner diameter) rather than the cladding, thus being distinct from existing principles such as the traditional antiresonant reflection inside optical waveguides (ARROWs). We demonstrate that diverse tubular structures, including cylindrical, polyhedral, spiral, meshy, and notched hollow tubes with either transparent or opaque cladding materials, as well as a thick-walled hole, could indeed become CARR-type resonators. Based on this CARR effect, we also perform various applications, such as pressure sensing with paper-folded THz cavities, force/magnetism-driven chiral polarization modulations, and single-pulse measurements of the angular dispersion of THz beams. In future studies, the proposed CARR method promises to support breakthroughs in multiple fields by means of being extended to more kinds of tubular entities for enhancing their interactions with light waves in an antiresonance manner.

从频谱支集对称程度及夹角两个结构特点出发，分析频谱支集结构变化对于去噪效果的影响，提出光场频谱支集集中程度的概念，并设计相应的度量函数。通过极小化集中程度度量函数，计算合适的光场双平面间距，按照此间距在去噪前对光场数据进行重参数化可以提高滤波去噪效果。HCI模拟光场数据和斯坦福实测光场数据实验结果表明，引入重参数化的光场滤波去噪方法能够优化去噪结果。从视觉上看，在滤除更多噪点的同时保留场景更多的结构和纹理信息；从定量评价上看，峰值信噪比和结构相似度指标也有所提高。

利用聚焦堆栈估计场景深度是计算成像领域中的重要技术手段。提出三维自适应加权全变分计算框架，用于解决场景中弱纹理区域和遮挡区域深度线索丢失导致深度估计不准确的问题。相比传统二维引导滤波方法，所提三维优化框架不仅考虑聚焦堆栈和聚焦测度中共同蕴藏的场景几何结构，避免在深度图中错误地引入场景物理信息，还充分考虑聚焦堆栈和聚焦测度沿图像序列方向的结构特点，实现更高程度的数据保真。模拟数据和实际数据实验结果表明，所提方法能够有效提升聚焦堆栈估计深度的精度。

聚焦堆栈数据受到视差维分辨率低的限制，导致由聚焦堆栈数据估计的视差的精度低、鲁棒性差。从聚焦堆栈数据的视差维频谱优化出发，引入聚焦堆栈视差维滤波器，提出基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法，实现高精度的稠密视差估计。通过聚焦堆栈的频谱分析，选取巴特沃斯滤波作为视差维滤波器，实现聚焦堆栈数据高保真的视差维超分辨。利用视差维超分辨后的稠密聚焦堆栈，基于Robust focus volume regularization（RFV）算法实现稠密、高精度视差估计。模拟数据与实际数据实验结果表明：视差维滤波能够实现高效的视差维超分辨和高精度的稠密视差估计。

由于数据通量限制，光场数据采集存在空间-角度分辨率折中，无法达到诸多应用场景对精细三维重建的要求。本文使用双平面参数化光场数据训练神经辐射场，由神经辐射场生成光场视点平面上新的视点图像，进而实现光场角度域超分辨。由于神经辐射场能够对光场场景进行隐式表达，为高分辨率的四维光场拟合出准确的隐式函数，并将输入变量通过位置编码映射到该变量的傅里叶特征。因此该方法可以准确表达具有复杂不利条件的光场场景，并且能够有效地解决场景高频纹理信息较难拟合的问题。本文通过超分辨光场的角度域信息突破空间-角度分辨率折中、带宽积的限制，在实验中将角度分辨率从5×5提升到9×9，并且峰值信噪比（PSNR）平均提升了13.8%，结构相似度（SSIM）平均提升了9.19%。该研究结果可为后续的光场计算成像工作提供参考。

在激光雷达障碍物检测方法中，传统的角度约束算法面对特殊角度的点云或者缺失点云时会导致过分割。针对这个问题，提出一种基于改进角度约束的三维激光雷达障碍物检测方法。将点云转换为深度图，使用新的断点检测器完成初阶分割并构造图结构，描述点云集合，通过搜索图节点对满足簇间距离的点云集合进行合并。与传统方法相比，断点检测器增强了分割的鲁棒性，图结构搜索解决了点云缺失造成的过分割问题，同时加快了聚类速度。与传统方法相比，所提方法的平均耗时缩短了51.4%，平均正检率提高了11.5个百分点。