尾流是飞机飞行时的必然产物，对航空安全有重大威胁，还限制着航空效率和容量的提升，飞机尾流涡核的精准辨识是动态缩减尾流间隔的前提，目前晴空尾涡探测的主要工具是相干多普勒激光雷达（CDL）。针对使用激光雷达进行飞机尾流探测中受限于雷达时空分辨率和背景风场的影响导致的识别和反演尾流关键参数误差较大这一问题，提出一种在激光雷达探测数据基础上基于贝叶斯网络（BN）和均方误差（MSE）构建的尾涡参数反演模型。搭建大气背景风和湍流环境，并将其叠加到模拟的尾涡速度场上，得到用于训练模型的仿真数据集。实验结果表明：所提算法能够得到误差较小的参数反演结果（仿真算例中涡核位置偏差在2 m以内，环量偏差在5%以内）；在实际算例中，所提算法与传统算法相比，反演速度场均方误差显著降低（平均超过50%）。本研究可用于机场实时尾涡监测，对尾涡间隔标准制定有重要意义。

太赫兹科学技术已经成为当前电磁领域研究的热点，太赫兹波的产生是其关键技术，光电导天线(PCA)是目前产生宽频太赫兹波的重要手段。根据光电导天线太赫兹波的辐射特性的文献报道，对光电导天线产生太赫兹波的耦合输出效率、辐射场型、极化特性等研究进展做了较全面的评述，并针对光电导天线辐射特性对光电导天线应用的意义进行了探讨和展望，以期对光电导天线产生太赫兹波的研究和应用提供参考。

传统的土壤分析是昂贵的、费时的并且可能带来环境污染问题。应用近红外光谱分析技术测定土壤参数具有快速、花费少和非破坏性的特点。利用GPS野外定位,在江西省的红壤站、鄱阳湖站和千烟州站周边共取得41个耕层(0-20cm)土壤样品。通过对土壤样品高光谱反射率的室内分析测定,研究了土壤在紫外/可见光/近红外波段光谱的反射特性。研究的目的是应用波谱反射建立一个新的研究方法来估算土壤属性含量值。随后应用多元线性逐步回归方法对反射光谱数据进行分析,“B22+H13”光谱数据作为自变量,土壤属性含量作为因变量,建立了土壤属性含量的高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果是土壤的pH、有机碳、全氮、全磷、阳离子代换量和碱解氮的相关系数都达到了0.80,而TK、速效磷、速效钾的相关系数在0.68左右。结果表明, 应用此方法估算一些土壤属性含量是可行的。