受波导结构和芯片封装等因素的限制,半导体激光器快慢轴方向上的光束质量差距较大。半导体激光器主要用作抽运源,即亮度转换器,很难作为高亮度光源被直接应用。介绍了提高半导体激光器输出光功率密度和输出光束质量的非相干合束技术--波分复用合束技术,并总结了其国内外发展现状及若干重要动向。该研究为半导体激光器波分复用合束技术的发展提供了参考。

针对机载激光测距及激光指示应用需求, 设计了一种紧凑可靠的电光调Q脉冲激光器。从调Q速率方程出发, 分析了激光器输出能量随优化参数z增大而增大、脉宽随z增大而减小的关系。采用6 mm×56 mm的Nd∶YAG激光晶体, LD侧面泵浦, 角锥棱镜作为折光器的u形折叠式非稳腔, 在增益满足的前提下, 提高谐振腔抗失调能力。在注入电脉冲1.2 J 条件下, 激光器单脉冲能量输出为 108 mJ, 脉冲宽度为 11.8 ns, 能量不稳定度<0.8%; 光-光效率18%, 可长时间稳定运行。

阐述了一种基于单块周期极化铌酸锂晶体级联三倍频实现440 nm蓝光输出的实验方案。根据周期极化铌酸锂晶体的Sellmeier方程以及倍频与和频的相位匹配条件，在一块周期极化铌酸锂晶体上设计了两段不同的极化周期，使其在同一工作温度下能分别实现倍频与和频，在先后经过倍频与和频后，实现级联三倍频输出。实验采用Nd:YAG产生的1319 nm光作为基频光，重频400 Hz，脉宽110 ns，横向和纵向光束质量因子分别为1.81和2.65。耦合进周期极化铌酸锂晶体后，出射光中检测到660 nm的红光和440 nm的蓝光。通过调整工作温度和入射基频光功率，得到2.4 mW的最大蓝光输出，此时工作温度55.5 ℃，基频光功率530 mW。实验结果验证了单块晶体实现级联三倍频440 nm蓝光输出的可行性。

制备了结构为ITO/PEDOT∶PSS/polyvinylcarbazole (PVK)/carbon quantum dots(CDs)/LiF/Al的电致发光器件。器件的发光光谱显示: 在电压从7 V增大到13 V的过程中, 光谱峰值从380 nm移动到520 nm, 色坐标由(0.20,0.20)移动到(0.29,0.35)。经与PL光谱对比认为, EL光谱包含了PVK与碳量子点的双重贡献, 随着电压的增大, 碳量子点的发射逐渐增强, PVK发光先增强后减弱。结合器件能级结构讨论了器件的发光机制, 认为低电场下的PVK兼具发光层和电子阻挡层的功能, EL光谱为PVK层和碳量子点的发光叠加; 随着电场强度的增大, 碳量子点和PVK界面区的空间电荷阻止了电子向PVK的传输, 光谱转变为由碳量子点和激基复合物的共同贡献。

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据后处理过程中的关键步骤。在分析三角网滤波与曲面拟合滤波特点的基础上, 提出了一种“由粗到精”的处理思想用于LiDAR点云数据滤波。该方法通过强阈值三角网算法进行II类误差优先的“粗分类”, 获取可靠性较高的初始地面点, 以“粗分类”结果作为先验信息进行种子点选取, 引入总体最小二乘算法完成曲面拟合, 设置自适应阈值实现不同区域灵活处理, 最终得到较为精细的地面模型。使用ISPRS测区数据及Niagara数据进行实验, 与经典滤波算法及传统曲面拟合方法进行对比, 实验结果证明, 该方法较传统算法能够得到更加可靠的滤波结果, 对各种地形的适应性较强, 具备较高的实用价值。

制备了一种具有多级存储效应的密集ZnO纳米棒阵列阻变存储器件, 借助I-V曲线和荧光光谱分析了器件的电流传导机制和阻变机制, 发现器件在不同的电阻态下分别属于欧姆传导和空间电荷限制电流(SCLC)传导机制。正向电场作用使纳米棒表面耗尽区的氧空位V++密度增大, 完善了电子传输的导电细丝通道, 器件实现了由高阻态向低阻态的转变; 在反向电压作用下, 导电通道断裂, 器件恢复到高阻态。

人群行为识别是计算机视觉领域的重要研究课题，针对小规模松散人群兼具微观层面与宏观层面行为特征这一特点，提出了一种基于因果网络分析的小规模人群行为识别方法。先将各行人目标看成网络的节点，利用协方差跟踪获得目标的运动轨迹，并利用Granger因果关系检验来评估目标之间的相互作用，并用此因果关系来构建成对因果网络和成组因果网络，计算复杂网络的平均路径长度，介数，聚类系数等参数特性，以表达和识别聚集、聊天、分离、徘徊、相遇及同行等6种人群行为，实验结果表明，提出的算法能够有效的表达和识别人群行为。

由于常规莫尔条纹计算方法难以满足速度和精度的要求，本文提出一种快速准确求取莫尔条纹方向角的算法。该算法首先根据直线方向与莫尔条纹方向越接近则均方误差值越小的原理，初步求得莫尔方向角α，之后采用Mean-Shift算法在方向角α附近进一步精确求取莫尔条纹方向角。实验结果表明：采用误差评判指标测试对比度满足54%时，提出的算法所获得的莫尔条纹方向角计算精度达到29′，同时计算速度相对频域处理方法大幅提高，计算时间为15 ms，满足算法处理速度对实时性的要求。

从建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别和遥感影像处理等很多应用中的关键步骤。针对复杂建筑物图像，提出了一种基于边缘方向图的直线特征提取算法。该算法在Canny边缘的基础上，提出边缘方向编码策略，能过检测9×9局部窗口内的直线，将边缘拆分成直线、曲线和点的组合，生成了一种新的直线检测辅助图像——边缘方向图，并通过分析边缘方向图中连续线边缘的方向分布，结合直线误差判别准则和稀疏直线拟合识别直线。实验结果表明：该算法的直线检测性能优于Hough变换和相位编组等经典方法，对建筑物图像的直线检测准确率高，误判率、漏检率低，算法稳健性强。

协方差矩阵具有融合多维特征,获得全局最优解的优点,在目标描述方面展现出了优秀的性能,然而传统的协方差匹配难以跟踪被严重遮挡的目标,且全局搜索易遭受相似背景的干扰。为了提高协方差跟踪的性能,提出了基于遗忘因子与卡尔曼滤波的协方差跟踪算法。利用协方差矩阵可实现多种特征的巧妙融合,采用基于遗忘因子的加权搜索策略,可以削弱窗口内相似目标的干扰,利用卡尔曼滤波预测目标运动轨迹并判断目标是否被严重遮挡,使遮挡消失后目标仍能被重新捕获。实验结果表明,该算法可在摄像机运动、目标旋转、缩放和被遮挡等情况下实现刚性与非刚性目标的稳健跟踪。