随着新一代移动通信系统发展，对高数据速率和更大带宽的需求日益增加，利用碲基光纤作为传输介质，采用了两路二阶泵浦和四路一阶泵浦设计的二阶拉曼光纤放大器实现了对C+L全波段信号光进行放大，能够有效缓解带宽增长给光通信网络带来的挑战。首先对简化后的二阶拉曼耦合波方程进行数值求解，再利用合作搜索算法对二阶拉曼光纤放大器泵浦参数进行优化，以达到提升系统输出性能的目的。同时，分析了在相同泵浦参数的配置下一阶拉曼光纤放大器和二阶拉曼光纤放大器的性能以及二阶泵浦光功率、光纤长度这两个重要因素对二阶碲基拉曼光纤放大器平均输出增益和增益平坦度的影响。最终在1530~1630 nm的超宽带宽范围内，设计出的二阶碲基光纤拉曼放大器平均输出增益为27.3601 dB，增益平坦度为0.6601 dB。

针对红外与可见光图像融合算法中存在的目标提取不充分、细节丢失等问题，提出一种基于改进的区域生长法（IRG）与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像使用IRG进行目标提取，然后对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换（NSST），并对所得低频与高频分量进行引导滤波，由滤波后的红外和可见光低频分量通过基于IRG的融合规则得到低频融合系数，由增强的高频分量经过双通道脉冲发放皮层模型（DCSCM）得到高频融合系数，最后经NSST逆变换得到融合图像。用主观评价和6种常用客观评价指标对融合图像进行评估。实验结果表明，所提算法的融合图像目标突出、背景信息清晰、细节保留能力强，在主观和客观评价上均有明显优势。

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题, 提出了一种基于模糊 C均值聚类(Fuzzy C-means, FCM)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换(Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST)后对低频子带进行引导滤波增强, 再利用 FCM与双通道脉冲发放皮层模型(Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM)结合对高低频子带进行融合, 最后经 NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明, 本文算法稳定, 主观评价上所得融合图像目标明确, 细节保留较为完整, 客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。