理论和实验研究了一种基于双多层电介质膜(MLD)光栅色散补偿构型设计的光谱合成激光器，该激光器既实现了多路光纤激光高光束质量共孔径光谱合成输出，也降低了单路光纤激光的线宽要求。优化了该激光器的光束质量退化分析模型，分析了激光波长、光栅色散和光谱结构对光谱合成输出光束质量的影响，实验研究了不同功率水平下的光谱合成输出光束质量变化特性，获得了最大输出功率为9.6 kW的高光束质量共孔径合成输出，光束质量M2为2.9，合成效率达到92.0%。通过进一步压缩每路光纤激光的线宽并提升其功率或增加合成路数，可以获得更高功率和更高光束质量水平的共孔径激光输出。

针对复杂背景下，光电图像目标检测跟踪的难题，分析了基于光电图像目标检测跟踪的基本模型。依据距离信息的空间维度和包含的信息量，提出将距离信息划分为标量距离信息、矢量距离信息以及阵列距离信息的分类方法；系统地研究了面向光电图像目标检测跟踪的距离信息处理方法。通过分析研究得出光电图像目标尺寸与标量距离信息的关系；提出将图像高层特征匹配模型从平面扩展到三维立体空间的图像匹配方法；总结了阵列距离信息在目标检测识别中的应用价值。通过面向光电目标检测跟踪的距离信息处理方法的分析研究，为融合距离信息的光电图像目标尺度分析、图像匹配以及目标种类辨识提供了理论依据。

演化硬件作为新的硬件载体，具有自组织、自适应、自修复的能力。本文设计了一种由查找表(LUT)和D 触发器构成的基本演化硬件单元，能够满足组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计要求。同时设计了兼容组合逻辑电路和时序逻辑电路的适应度评估函数。利用该模型对基于遗传算法的演化硬件和基于猴王遗传算法的演化硬件参数进行了优化设计。分析表明遗传算法的变异概率 Pv 取值应在 0~0.01 之间，交叉概率对算法的性能影响可以忽略；猴王遗传算法的保留概率 R取值应在 0~0.85 之间，变异概率 Pv 应在 0~0.01 之间。对比分析了遗传算法和猴王遗传算法的性能：基于猴王遗传算法演化硬件的运算量只有基于遗传算法演化硬件的1/4，且能得到更接近目标电路的电路结构。

分析了光纤熔接点处的菲涅尔散射光模型,得出熔接点散射光功率与输出光功率成线性关系的结论.利用该结论设计了kW级光纤激光器的振荡器、泵浦源输出功率检测装置,并安装在某kW级光纤激光器上进行了实验.通过建立线性估计函数,利用最小二乘法对光纤熔接点的散射光功率与光纤激光器的振荡器、泵浦源输出功率的关系进行了拟合.通过实验验证了熔接点散射功率与光纤输出功率的线性关系.实验表明利用熔接点散射光功率间接测量光纤激光器输出功率的方法线性度优于4%.

演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力,是人工智能在高能激光控制方面的一个重要应用.遗传算法是影响硬件演化速度的一个重要因素.针对目前传统遗传算法进化时间长、运算量大的问题,提出了一种改进的猴王遗传算法——种群杂交猴王遗传算法.受自然界生物种群杂交优势的启发,种群杂交猴王遗传算法将参与进化的基因序列划分为Nd个独立进化的子种群.每个子种群独立按照猴王遗传算法进化Td代形成原始种群的Nd个亚种群后,交换亚种群的猴王基因重复猴王遗传操作,在亚种群中产生具有杂交优势的后代.分析表明:与猴王遗传算法相比,种群杂交猴王遗传算法可以将每一代基因排序的运算量减小到1/Nd,并且更加利于并行实现.基于MATLAB和Modelsim的仿真分析表明:种群杂交猴王遗传算法具有更快的收敛速度和更优的进化结果.

采用多层介质膜衍射光栅实现多路高功率光纤激光共孔径光谱合成有望成为光纤激光同时实现高功率、高效率和高光束质量的最具发展潜力的技术途径。搭建了一套基于双光栅色散补偿设计的5 kW共孔径光谱合成系统。采用国产多层介质膜衍射光栅实现了5路kW级窄谱子束激光的高效优质共孔径光谱合成,最大输出功率达5.07 kW,光束质量因子(M2)小于3,合成效率达到91.2%。初步研究表明: 多层介质膜衍射光栅在较高功率水平、较宽光谱范围内均能保持较高衍射效率,是实现高功率光纤激光高效率光谱合成的重要器件; 参与合成的子束自身的光束质量水平和线宽是影响合成输出光束质量的重要因素,光谱合成系统的输出功率主要受限于窄谱子束的输出功率和合成路数,增加窄谱子束的功率或合成路数均可进一步提升系统的输出功率。