认知偏差是认知电子战中的客观存在。基于动态博弈方法，针对认知雷达对抗过程中因不完整信息和测量误差导致的认知偏差，研究雷达对抗建模方法：以雷达抗干扰改善因子和干扰机干扰效益因子计算博弈双方的效益，采用精炼贝叶斯均衡建立动态雷达对抗模型，分析认知偏差造成的影响。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。

为了提高动态场景RGB-D SLAM中相机位姿精度，基于实例分割与光流算法，提出一种高精度RGB-D SLAM方法。首先，通过实例分割算法检测出场景中的物体，删除非刚性物体并构造语义地图。接着，通过光流信息计算运动残差，检测场景中动态刚性物体，并在语义地图中追踪这些动态刚性物体。然后，删除每一帧中非刚性物体和动态刚性物体上的动态特征点，利用其他稳定的特征点优化相机位姿。最后，通过TSDF模型重建静态背景，并以点云的形式显示动态刚性物体。在TUM和Bonn数据集中测试表明，本文方法与当前最先进的SLAM工作ACEFusion相比相机精度提升约43%。消融实验结果表明，保留动态刚性物体处于静止状态下的特征点对相机位姿估计结果提升约37%。稠密建图实验结果表明，本文方法在动态场景中重建结果优于当前先进的工作，平均重建误差为0.042 m。代码开源在https：//github.com/wawcg/dy_wcg。

初烤烟叶等级的快速准确检测对开发烟叶智能分级设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对相似度较高但等级不同的初烤烟叶难以区分的问题，本文提出多感受野特征自适应融合及动态损失调整的初烤烟叶等级检测网络（Flue-cured Tobacco Leaf Grade Detection Network，FTGDNet）。首先，FTGDNet采用CSPNet作为特征提取主干网络，采用GhostNet作为辅助特征提取网络以增强模型的特征提取能力；其次，在主干网络末端嵌入显式视觉中心瓶颈模块（Explicit Visual Center Bottleneck module，EVCB）以实现全局特征信息与局部细节特征信息融合；然后，构建多感受野特征自适应融合模块（Multi-Receptive Field Feature Adaptive Fusion module，MRFA_d），利用注意力特征融合机制（Attention Feature Fusion，AFF）将不同感受野特征图进行自适应加权融合，在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息；最后，设计了一种新的定位损失函数（More Complete IoU Loss，MCIoU_Loss），结合预测框与真实框面积损失以解决在回归定位过程中二者宽高比相等且中心点重合时CIoU_Loss性能退化导致定位精度下降问题，此外，引入矩形相似度衰减系数在训练过程中对真实框与预测框的相似度判别项进行动态调整，加快模型拟合。实验结果表明，FTGDNet对十个等级的初烤烟叶的验证精度达到90.0%，测试精度达到87.4%，且推理时间仅为12.6 ms。相较于多种先进目标检测算法，FTGDNet具有更高的检测精度和更快的检测速度，可为高精度初烤烟叶等级检测提供关键技术支撑。

结合理论分析与实验测试，研究了在可见光脉冲输入条件下频率以及第二片微通道板与阳极之间电势差对微通道板光电倍增管动态范围的影响。研究结果表明：随着信号光脉冲频率的增大，微通道板壁面电荷补充不充分致使阳极输出偏离线性，并逐渐趋于饱和。当输入可见光脉冲宽度为50 ns，频率为500 Hz时，阳极的最大线性输出达到2 V（即40 mA）；当输入光频率增加到1 000 Hz，阳极输出在1 V（即20 mA）时线性偏离程度达到10%以上；当输入光频率增加到5 000 Hz，阳极输出在0.3 V（即6 mA）时线性偏离程度达到约15%。随着第二片微通道板与阳极之间电势差的增大，阳极最大线性输出电压呈现波动性变化而非与其呈线性关系。当第二片微通道板与阳极之间的电势差在200 V左右时，阳极线性输出电压达到峰值，随着电势差不断增大，阳极线性输出电压开始出现波动，在电势差为500 V左右时达到第二个峰值，这主要是由于极板间电场强度与空间电荷效应共同作用的结果。该研究可为提升微通道板光电倍增管的动态范围提供指导，便于其应用于强辐射脉冲测量、激光通信等领域。

条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法，为机械加工在机检测提供了新的解决方案。由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性，造成结构光在机检测的精度降低。将高动态范围(High Dynamic Range，HDR)技术应用于结构光检测中，可抑制高反光的影响，实现金属零件在复杂场景的测量。本文首先介绍了结构光测量原理，总结出HDR结构光在机检测面临的难点；其次，对HDR结构光技术进行了全面综述，以机械加工在机检测为背景，对基于硬件设备的HDR技术和基于条纹算法的HDR技术分别进行了归纳分析；然后，根据在机检测的条件需求，对各类技术进行总结，并比较不同方法的优缺点和在机检测的适用性；最后，结合近年来先进制造技术和精密测量的研究热点，对潜在应用进行分析，提出技术展望。

逐像元自适应增益成像系统通过在每个像元的电子链路中集成四档不同容积的积分电容，可以在确保高信噪比的前提下实现大动态范围的遥感成像需求。此成像系统在发射前测试时，由于甚低增益（ULG）的动态范围过大而实验室积分球能量有限，只能通过与低增益（LG）的比例系数递推来间接对ULG后半量程的输出特性标定；星载太阳定标器反射能量过大会导致高增益（HG）和中增益（MG）输出饱和也无法直接测定辐射定标系数，只可通过比例系数推定。提出一种星上增益比例系数测定的方案，分别利用四档增益的输出作为特征对实验图像分类，将不同成像目标的输出码值作为多个定标能级，利用最小二乘法线性拟合相邻增益输出后得到相邻增益的比例系数。此方案验证了实验室增益比例系数测定结果，同时在外场成像实验中用该方法计算得到的比例系数用于相邻两档增益中较低增益图像反演较高增益图像，结果与实际较高增益图像对比归一化均方误差大部分小于0.01、两图像结构相关系数基本在90%左右、数据相关系数达到90%。证明该方法测定的相邻两增益比例相关系数有较高准确性，在星上辐射定标时用于高增益辐射定标系数的递推求取有极大的可行性，解决了星上不能直接对HG、MG辐射定标的问题。