为了提高风云三号D星（FY-3D）上搭载的高光谱红外大气探测仪（HIRAS）的辐射定标精度，对HIRAS数据预处理中使用的相位校正模块做了改进。相位校正是预处理流程中的基本处理步骤之一，用于确定干涉图的零光程差位置（ZPD），ZPD是傅里叶变换的中心同时也是傅里叶变换的前提，对反演光谱具有重要影响，但目前业务中使用的相位校正方法只能将ZPD精确到整数采样点，本文基于仪器相位方法将对地观测、黑体观测和冷空观测的光谱相位相互比较，提取出线性相位分量，从而将ZPD精度提升到亚采样级。HIRAS与JPSS-1/CrIS比对结果显示，改进后的相位校正方法使三波段的平均偏差分别下降约0.1 K，0.4 K和0.8 K，三波段的偏差标准差分别下降约0.06 K，0.2 K和1.5 K，同时偏差对目标温度的依赖性也有所降低。改进后的相位校正方法弥补了原相位校正模块的缺点，有效减小HIRAS的辐射不确定度。

海缆是海缆基础设施供电和通信的关键载体，海缆监测对于保障海缆基础设施安全稳定运行具有重要工程意义。针对海缆扰动监测需求开展海缆扰动探测试验研究。首先，搭建基于分布式光纤传感技术的海缆扰动探测试验系统，并接入南海深海海底观测网试验系统海缆暗光纤进行扰动探测试验，试验结果表明本系统能够有效探测铁锹拍击、车辆振动、海水冲刷及台风影响引起的海缆扰动。然后，根据海缆光纤瑞利背向散射（Rayleigh Backscattering， RBS）幅度信号特征，提出一种基于双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM）神经网络的海缆扰动定位方法，本方法以海缆光纤RBS幅度信号的谱熵和瞬时频率作为特征参量输入，使用海缆光纤RBS幅度信号样本对本方法进行测试，结果表明本方法对海缆沿线扰动信号和非扰动信号的平均检测准确率高于99.6%。将海缆扰动探测试验系统与海缆扰动定位方法结合应用于海缆监测可有效探测海缆沿线扰动。

针对直接对准型离轴式光纤旋转连接器中自聚焦透镜准直器出射光斑小、光纤耦合损耗大和有效对准时间短的问题，本文提出了一种由双合透镜和热扩芯光纤构成的大光斑光纤准直器。基于出射光斑在相对旋转过程中重叠面积的周期性变化规律，分析了准直器间存在径向误差和角向误差时的耦合损耗变化。根据转子圆环和出射光斑尺寸得到耦合损耗为3 dB时的理论有效对准时间。为此搭建了光纤耦合实验平台测试其耦合性能及有效对准时间。实验结果表明，光纤准直器采用的单模光纤模场直径越大耦合损耗越低，其中模场直径为28 μm时耦合损耗低至0.22 dB。在转速为60 r/min时，通过光电转化和函数拟合得到四种模场直径光纤准直器的有效对准时间。模场直径为17 μm时最大有效对准时间为7.05 ms，与理论值7.1672 ms基本一致。最后应用光纤布拉格光栅传感实现无接触式传输光信号。这种设计为大光斑离轴式光纤旋转连接器的研究及其在光纤传感领域的应用提供了理论和技术支撑。

为了实现对多芯光纤在光网络系统中的接续并评价连接效果，给出了一种多芯光纤活动连接器的制备方法，用光学连续波反射计和光学低相干反射计分别构建了多芯光纤活动连接器插入损耗和回波损耗测量系统。详细地分析了外在因素和端面质量对多芯光纤活动连接器插入损耗和回波损耗的影响，提出了多芯光纤活动连接器制备和对接时需要满足的三项质量控制条件：精准对芯、物理接触和不相对转动。所制备的多芯光纤活动连接器具有标准的LC型接口，采用三维轮廓仪对多芯光纤活动连接器端面的三维参数（顶点偏移、曲率半径和光纤凹凸度）以及粗糙度进行了表征。用构建的测量系统测得制备的四芯光纤活动连接器中所有纤芯通道实现了平均0.089 dB的低插入损耗和52.31 dB的高回波损耗。为多芯光纤活动连接器走向实际应用提供了制备方法和性能评价方案。

在利用微电铸工艺制作惯性开关的过程中，经常会出现由于界面结合强度低而引起的铸层翘起问题。微电铸层与基板的界面结合强度低会降低微开关的制作成品率、延长制作周期、增加制作成本。针对这一问题，本文从界面钝化膜的角度，采用了“电解活化去除钝化膜”和“引入Cu过渡层”的方法。为探究钝化膜对界面结合强度的影响，通过Materials Studio软件对不同钝化膜去除率模型的界面结合能进行仿真计算，计算结果表明钝化膜去除率越高越有利于界面结合强度的提高，在完全去除钝化膜后界面结合强度提高了197%；为探究过渡金属对界面结合强度的影响，分别以Cu，Cr，Ti作为过渡层，与不锈钢基板和镍铸层建立结合层体系，计算体系的结合能，计算结果表明Cu与基板、Cu与铸层的结合能最高，与未引入过渡金属相比，引入Cu后界面结合强度提高了81%。在仿真研究结果的基础上，开展了电解活化实验，通过电解活化法去除了基板表面的钝化膜，实验结果表明：电解活化区域铸层的界面结合强度明显高于未活化区域铸层的界面结合强度；同时开展了铜过渡层实验，对比了有无Cu过渡层的界面结合强度，实验结果表明：引入Cu后，铸层的界面结合强度明显提高。在上述仿真和实验结果的基础上，制作出尺寸为23 mm×20 mm、总高度为900 μm的微惯性开关。

预测控制是一种通过数学模型对电机未来行为进行预测与调整，以此减小系统时延影响的优化控制方法。系统时延是一种非线性时变扰动，难以被准确估算与补偿，降低了传统位置预测控制应用于直线电机这类响应快速对象时的位置跟踪性能。本文分析了永磁直线同步电机的系统时延来源与影响，在预测模型中引入主动变速系数来降低系统时延以加快电机响应速度，解决了传统预测控制无法进行滚动优化的问题进而提出了一种多步虚拟位置预测控制，实现高性能系统时延补偿。文章对一台医用显微镜用小功率永磁直线同步电机进行仿真和实验，结果表明所提方法能够加快电机动态响应速度，并且在对三角、正弦等不同类型曲线的跟踪中均能够降低系统时延的影响，位置跟踪精度相较传统位置预测控制提高了约20%。

受自身重力、温度、不同工况下的外部干扰等影响，大望远镜主镜自由状态下位姿会产生巨大变化，导致后端光路不能对准，高分辨率成像质量下降，甚至图像飞出靶面。为消除主镜位姿变化对成像质量带来的影响，本文采用新型高精度电液控制系统对大望远镜主镜位姿进行控制。首先建立望远镜主镜位姿解算模型，分析主镜姿态变化原理；其次采用五个分区的多电机电液控制系统实现主镜姿态主动控制，建立各分区的液压控制系统模型，利用基于望远镜俯仰轴运动时位置误差的多元线性拟合前馈控制（EEFC）及线性自抗扰控制方法（LADRC）进行主镜位姿控制；最后进行测试，结果表明：4 m望远镜俯仰轴匀速运动时，可将主镜Z向平移精度从91.5 μm提升到0.5 μm，偏转角度精度从3 arcsec提升到0.05 arcsec。在1.2 m望远镜俯仰轴变速运动时，可将主镜Z向平移精度从5.04 μm提升至0.2 μm，角度偏移精度从0.65 arcsec提升到0.05 arcsec。在主镜上施加多点力促动器驱力时，主镜Z向位移精度从12.2 μm提升到2 μm内，角度偏移精度从1 arcsec提升到0.03 arcsec。通过测试验证，该控制系统可有效实现主镜光轴稳定，有效保证后端光路的对准与高分辨率自适应成像。

压电陶瓷驱动器（PEAs）是一种多用于在精密仪器仪表中实现高速、高精度定位的智能驱动器。然而，其自身存在迟滞、蠕变等非线性，尤其是迟滞特性严重影响了压电驱动器的的控制精度。针对迟滞建模中的不对称和速率相关问题，提出一种多延时输入Prandtl-Ishlinskii（MDPI）模型，基于传统PI模型引入了一组延时输入来描述迟滞的率相关特性，随后加入了偏移系数用于改善模型的非对称性。最后，在压电微运动平台上采集了1~100 Hz的1 V正弦信号实验数据，并与率相关PI模型和动态延迟PI模型进行了模型精度对比。实验结果表明，相比另外两个动态PI模型，该模型能够更准确地描述PEAs的动态特性和迟滞特性。在50 Hz和100 Hz下，MDPI模型最大绝对误差（MAE）分别为0.081 5 μm和0.142 9 μm，均方根误差（RMSE）分别为0.009 5 μm，0.011 9 μm。相较二者该模型均方根误差精度分别平均提高了72.46%和64.21%。

为提高图像质量评价模型的准确性，提出一种基于色貌尺度相位一致性的全参考评价模型。首先，在CIELAB色空间的色貌指标Vividness上提取图像结构信息，得到色貌尺度上的相位一致性量值；然后，利用均方根法计算对比度相似图，并在通过上述色空间的颜色通道获取色度相似图；最后，将相位一致性、对比度以及色度三种图像特征结合，采用标准差法进行求和池化，得到全参考图像质量评价计算模型。为验证本模型的可靠性，对4个常用图像数据库中的失真图像进行测试，依据4项评价标准分析其预测精度、计算复杂度及泛化性。实验结果表明，模型在上述数据库中测得的Pearson线性相关系数值最低为0.878 1（TID2013），最高达到0.961 6（LIVE）；Spearman秩相关系数值最低为0.859 2（TID2013），最高达到0.965 3（LIVE）。与多种现有方法相比，本图像质量评价模型具有更高的视觉关系预测精度。

针对基于单一几何特征的文物碎片匹配方法的精度不高的问题，提出一种基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法。首先，采用分割算法提取文物碎片的断裂面，并计算断裂面上点的四个特征参数：点到邻域点的平均距离、点到邻域重心的距离、曲率以及邻域法向夹角平均值；然后，融合四个特征参数得到特征判别参数，并通过判断特征判别参数值提取出特征点集；最后，采用基于尺度因子的迭代最近点（Iterative Closest Point， ICP）算法对特征点集进行匹配，从而实现文物碎片的断裂面匹配。实验采用兵马俑碎片的点云数据模型来验证该基于多特征参数融合的文物碎片匹配方法，结果表明该匹配方法可以克服基于单一几何特征匹配方法的精度不够高的问题，比已有算法的匹配精度提高15%以上，时间效率提高20%以上。因此说，该基于多特征参数融合的匹配方法是一种有效的文物碎片匹配方法。

针对街道等多人流量场景图像中人员密集、姿态变化多、人体遮挡严重造成的行人检测漏检问题，提出一种多分支无锚框网络（MBAN）行人检测方法。首先，在检测模型主干网络后加入多分支网络结构用以检测行人的多个关键区域局部特征；然后，设计了关键区域之间的距离损失函数引导分支网络对行人的局部检测位置进行差异化学习，接下来为了提高分支网络对行人局部特征空间信息的理解能力，在Resnet50网络尾部加入四个上采样块构成沙漏结构（Hourglass）；最后，设计了一种局部特征选择网络自适应抑制多分支输出的非最优值，消除预测时的冗余特征框。实验结果表明MBAN方法对多人流量场景行人检测的mAP值、F1值、Prec和Recall分别达到85.22%，0.87，80.07%和94.39%，证明该方法对密集人群检测能力较强，与其他行人检测算法相比有较高的召回率。

为了解决红外与可见光图像融合中出现细节信息丢失，边缘模糊以及伪影的问题，本文提出一种快速交替引导滤波，在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率，结合CNN（卷积神经网络）以及红外特征提取进行有效的融合。首先，对源图像利用四叉树分解和贝塞尔插值来提取红外亮度特征结合可见光图像得到初始融合图像。其次，通过快速交替引导滤波获取源图像的基础层与细节层信息，基础层通过CNN与拉普拉斯变换得到融合后的基础图像，细节层通过显著性测量的方法得到融合后的细节图像。最后，将初始融合图、基础融合图以及细节融合图进行相加得到最终融合结果。本算法涉及到的快速交替引导滤波以及特征提取性能使得最终融合结果中包含丰富的纹理细节信息，边缘清晰。经实验表明，本算法所得融合结果在视觉方面具有较好的保真度，客观评价指标较对比方法其信息熵、标准差、空间频率、小波特征互信息、视觉保真度以及平均梯度分别平均提高了9.9%，6.8%，43.6%，11.3%，32.3%，47.1%。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）可用于工业生产环境下的纺织品疵点的鉴别与分类。针对实际场景下的纺织品瑕疵存在瑕疵类型视觉区分度小和实际数据样本采集时的瑕疵类别不平衡问题，本文提出了基于标签嵌入方法的纺织品瑕疵识别网络（Textile Defect Recognition Network Based on Label Embedding， TDRNet）。首先，算法调整了基础骨干网络的结构，从而提高模型的分类精度；接着算法还设计了标签嵌入模块（Label Embedded Module， LEM），并使用该模块来生成模型的类别权重偏移；然后，本文提出了分布感知损失函数（Distribution Perception Loss， DP Loss）调整算法的类别分布，从而减小同类瑕疵特征的类内距并增大异类瑕疵特征的类间距；最后，本文引入了Seesaw Loss损失函数，通过抑制少数类别的负样本梯度并提高对误分类时的样本损失来动态平衡模型训练过程中在不同样本下的更新梯度，以缓解少数类别的误分类率。在自制的“广东智能制造”布匹瑕疵分类数据集中，本文提出的框架在粗粒度分类和细粒度分类两个任务上的top1错误率可达16.35%和17.12%，而top5错误率在细粒度分类任务上低至5.20%。与其他分类模型相比，TDRNet在对比实验中取得了最优的结果。此外，TDRNet与近5年经典的细粒度分类模型进行了比较，并取得了SOTA结果，这充分表明了TDRNet的先进性。