基于轴锥镜和瑞利-索末菲矢量衍射理论，对无衍射光的产生及产生后的光场进行详细的理论分析。采用数值模拟对两束无衍射光的空间光场分布和轴上光强分布曲线进行仿真，基于锥镜加工工艺，对锥镜的锥角和第一、第二轴锥镜出射后的光束进行光场分析。结果表明：当第一轴锥镜的锥角小于第二轴锥镜时，出射光束在干涉重合区的光强为两部分光场的耦合叠加，并产生新的无衍射光束；反之，出射后的两束无衍射光不重合，继续保持各自的无衍射特性。其次，出射光束沿垂直于传输方向上的横截面上呈同心圆环分布，且同心圆环的半径随传输距离的改变而改变。从理论和模拟上均实现了两束无衍射光束的强度分布、光束分布及圆环环径的可调，这对无衍射光束应用于大尺度空间精密测量、粒子微操纵等领域具有重要的指导意义。

针对传统室内可见光定位精度较低、基于神经网络的室内可见光定位收敛速度慢且泛化能力弱等问题，提出一种结合基于Circle混沌映射的优化麻雀搜索算法-极限学习机（ISSA-ELM）神经网络和接收信号强度指示（RSSI）的室内可见光定位方法，在考虑天花板、墙壁和地板反射作用的情况下，将每个参考点处的RSSI和光电探测器的真实位置坐标作为训练集数据，对优化后的ISSA-ELM神经网络模型进行训练，建立室内可见光定位预测模型，并利用测试集对定位模型进行测试。仿真结果表明，优化后的ISSA-ELM神经网络的训练时间为0.0454 s，平均定位时间为3.5 ms，在5 m×5 m×3 m的室内环境，对位于0、0.5、1.0、1.5 m高度参考点的平均定位误差分别为1.01、1.14、1.36、3.87 cm，相比极限学习机（ELM）神经网络的定位精度分别提高了20.47%、19.72%、37.91%、42.32%。因此，所提的室内可见光定位方法具有定位速度快、定位精度高、系统性能稳定等优点。

抗剪切强度指标值(黏聚力和内摩擦角)是超高性能混凝土本构关系研究和数值模拟分析的重要数据，对揭示超高性能混凝土中钢纤维的增强增韧机理至关重要。通过对4 种钢纤维体积含量(0%、1%、2%和3%)的超高性能混凝土在5 档围压(0、10、20、40 MPa 和60 MPa)下进行常规三轴压缩试验，得到各应力路径下超高性能混凝土的轴向、径向应力应变全曲线及应力圆。应力应变全曲线图显示，围压为40 MPa 时，4 种钢纤维超高性能混凝土在三轴压缩试验中均表现出一定的流变性质，超高性能混凝土变形性质及破坏模式由脆性开始向塑性转变。并由应力圆数据推导出每种钢纤维含量超高性能混凝土在不同围压下内摩擦角φ 和黏聚力c 的具体数值，并给出了内摩擦角φ 和黏聚力c 随钢纤维体积含量和围压增大的变化规律。结果显示：钢纤维含量相同，黏聚力随围压的增大而增大，内摩擦角随围压的增大而减小；同围压下钢纤维体积含量为2%时黏聚力最大，内摩擦角最小，有围压时钢纤维含量对内摩擦角的影响较小。

红外搜索与跟踪(IRST)系统在态势感知、环境安全监测等领域具有重要地位。像移补偿是IRST进行快速扫描的关键技术之一。设计了一种长积分时间快速周扫下像移补偿大面阵IRST光学系统, 该光学系统采用平行光路稳像方法, 具有4 ms级的积分时间、360 (°)/s级的周扫速度、1k级的面阵规模等技术特点。介绍了平行光路稳像的原理, 提出了参数计算及匹配关系。光学系统设计结果以及光学样机周扫成像测试结果表明, 该像移补偿IRST光学系统成像探测能力优良, 相关指标处于国内领先水平。

针对目前关于城区景观树提取存在的提取精度低、数据代表性不足、算法复杂等问题，提出了一种空间约束标识点过程的机载激光雷达（LiDAR）景观树提取方法。所提方法从点云数据中分离非地面点，且通过树冠点云密度约束标识点过程模型。首先，采用三角网迭代加密滤波算法将LiDAR点云数据中的地面点与非地面点分离；然后，针对非地面点数据定义景观树空间分布标识点过程模型，以圆形刻画景观树在地面投影区域的几何形状，定义树冠投影区几何模型，并结合景观树和非树区域数据点的高程分布特点构建高程分布模型；在此基础上，根据树冠点云的空间密度特征，构建高程约束模型；在贝叶斯理论架构下综合上述模型建立景观树提取模型，并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗算法模拟该提取模型；最后，根据最大后验概率准则，获取最优景观树提取结果。实验结果表明，所提方法提取的景观树整体精度较高，总体的提取率和正确率均达到了90%以上，对识别难度较大的复杂场景景观树提取结果亦能达到较高精度。