为获得米量级以上的大口径光栅，光栅拼接技术已被公认为是一种经济可行的方法。而在光栅拼接中，光栅拼接稳定性的控制是核心问题之一，因此，在较高拼接精度的要求条件下(错位误差在纳米量级，角度误差在亚微弧度量级)，寻求有效合理的比例积分微分(PID)闭环控制算法显得异常重要。将基于BP神经网络的整定方法应用到PID控制中，将传统的用零初态时过程加入单位阶跃输出的第一个值用计算符号函数值来代替，实现了单神经元自适应PID控制；在此基础上，为了改善系统响应初期的上升时间，采用变化神经元比例系数的值来代替常量K值的学习算法。通过仿真分析表明，提出的控制算法使系统响应具有好的快速性的同时又不会产生大的超调量；实验结果也表明改进的控制算法能保证其光栅拼接误差控制精度。

大面积衍射光栅的研制一直是研究的重大课题之一，同时大面积衍射光栅的制作以及获取是光栅研制的一个技术难点，啁啾脉冲放大（CPA）技术的出现更加加剧了对米级光栅的需求。由于大口径光栅制造技术难实现和经济代价高昂的限制，因此采用拼接的方法增大光栅的尺寸成为公认的经济有效的途径。详细介绍了光栅拼接的理论研究，并在此理论指导下，重点介绍了光栅拼接的实验研究，这些研究包括拼接误差检测准直、拼接误差精密调整以及光栅稳定性控制研究。

介绍了一种自适应红外图像非均匀性校正方法及其FPGA实现。该方法能够实时计算校正系数， 并能够保证校正质量。首先利用两点定标校正法获得初始校正系数，然后根据焦平面阵列元的响应特性实时修正校正系 数，并通过在系数修正过程中加入修正判断，很大程度地改善了传统校正过程中的逐渐模糊和鬼影的不足。最后在FPGA硬 件平台上实现了该方法。试验结果满足实时性和非均匀性的要求，对环境的适应性较强。