在计算机视觉领域中，基于孪生网络的跟踪算法相比于传统算法提高了精度和速度，但是仍会受到目标遮挡、变形、环境变化等影响，导致孪生网络的跟踪算法的性能降低。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法，本文对现有基于孪生网络目标跟踪算法进行了总结和分析，主要包括在孪生网络中引入注意力机制方法、超参数推理方法和模板更新方法，对这3种方法的目标跟踪算法进行了综述，详细介绍了国内外近几年基于孪生网络的算法研究和发展现状。对3个方面的代表算法采用VOT2016、VOT2017、VOT2018和OTB-2015数据集进行实验对比，获得了多种基于孪生网络的目标跟踪算法的性能。最后对基于孪生网络的目标跟踪算法进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。

相对论电子束在理想顺磁环境下能够以较高的注量率击中靶目标，但实际情况中由于受环境的影响，相对论电子束的传输方向可能会与地磁场呈小角度偏差，因此会受到地磁场的作用产生拉莫尔进动，影响电子束的到靶瞄准以及到靶注量。基于二维片状相对论电子束，分别对相对论电子束顺磁和偏离磁场3°角两种传输情况进行仿真模拟，通过模拟束团的传输过程，分析研究了顺磁环境下不同传输距离束团到靶率的变化规律，以及偏离磁场3°角时传输过程中注量率的变化规律，为相对论电子束到靶率的预估和靶目标的瞄准提供数据参考。

With ultrafast laser systems reaching presently 10 PW peak power or operating at high repetition rates, research towards ensuring the long-term, trouble-free performance of all laser-exposed optical components is critical. Our work is focused on providing insight into the optical material behavior at fluences below the standardized laser-induced damage threshold (LIDT) value by implementing a simultaneous dual analysis of surface emitted particles using a Langmuir probe (LP) and the target current (TC). ${\mathrm{HfO}}_2$ and ${\mathrm{ZrO}}_2$ thin films deposited on fused silica substrates by pulsed laser deposition at various ${\mathrm{O}}_2$ pressures for defect and stoichiometry control were irradiated by Gaussian, ultrashort laser pulses (800 nm, 10 Hz, 70 fs) in a wide range of fluences. Both TC and LP collected signals were in good agreement with the existing theoretical description of laser–matter interaction at an ultrashort time scale. Our approach for an in situ LIDT monitoring system provides measurable signals for below-threshold irradiation conditions that indicate the endurance limit of the optical surfaces in the single-shot energy scanning mode. The LIDT value extracted from the LP-TC system is in line with the multipulse statistical analysis done with ISO 21254-2:2011(E). The implementation of the LP and TC as on-shot diagnostic tools for optical components will have a significant impact on the reliability of next-generation ultrafast and high-power laser systems.

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题，提出了基于二进制大对象（Binary Large Object，BLOB）区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先，对二值化图像进行数字形态学处理，计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次，对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像，统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量，数量小的候选BLOB区域为主激光目标，数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后，对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像，从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列，搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时，待识别图像为模拟光目标；当4个方向的相关系数都小于0.95时，待识别图像为主激光目标；否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明：提出的双光学目标识别算法，不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标，误差小于3个像素，处理时间小于1 s，而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标，满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。

本文针对空间目标受到的太阳辐射、地球辐射、地球反照辐射，采用蒙特卡洛（Monte Carlo）法，基于非结构四面体网格编写了仿真程序，并对计算结果进行了对比验证。进一步地，对太阳同步轨道卫星受到的轨道外热流，采用带帆板的网格对有无遮挡情况下各表面受到的轨道外热流进行了分析。结果显示，在对地模式下考虑遮挡后，−Y表面平均热流值降低了53.79 W/m²，+Y−Z侧帆板表面平均热流值降低了32.05 W/m²。结合表面材料属性，分析了各表面的温度特性，并结合帆板温度的在轨遥测数据，验证了计算的准确性。最后，计算了两种模式下各方向的红外辐射强度。结果表明，不同观测模式下各表面受热流的影响不同，对地模式下各表面温度随时间变化较大，而对日模式下各表面热流较为稳定。两种模式下，太阳能帆板的温度较高，辐射强度较大，具有明显的红外特征，便于开展红外观测。

为了解决局部对比度方法在用于星图空间目标检测时存在运算量大和去除背景噪声困难的问题，提出了一种基于快速局部对比度和目标特征的方法来检测目标。在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后3个环节，分别提高了算法实时性、对复杂背景的抑制和去除噪声。首先，通过中值滤波去除高频噪声；然后，通过快速局部极大值滤波确定目标区域，通过局部对比度计算抑制背景，突出目标成像特征；最后，根据目标成像特征，设置目标能量分布、目标能量集中和目标能量传递3个特征函数，通过设置特征阈值去除噪声，提取真实目标。实验结果表明，本文所提方法在检测率和时间消耗上均具有优越性，对于信噪比为1.5的目标有95%的检测率，平均耗时仅为某些对比方法的1/30~1/6。本文所提方法更适用于星图复杂背景条件下的目标快速检测，满足星图空间目标检测算法鲁棒性强、实时性高的要求。

针对无人机跟踪目标易受视角变化、部分遮挡、背景杂波等因素影响而难以完成对目标的鲁棒跟踪问题，提出一种双重响应异常约束的无人机目标跟踪算法。首先，通过计算局部响应变化向量和全局响应峰值旁瓣比，在线动态更新空间正则化参数，降低边界效应的影响；其次，针对STRCF算法中的时间正则项的参数固定的问题，提出响应异常峰值判断机制，计算次峰响应系数，并将其融合到时间正则化参数上进行实时更新，避免目标模板变异造成跟踪漂移问题；目标函数通过交替方向乘子法迭代求解最优解。在UAV123、UAV20L和DTB70 三个无人机数据集上与代表性的目标跟踪算法进行大量实验，结果表明，在UAV123数据集上的精确度达到71.7%，在DTB70数据集上的跟踪平均速度达到48.3帧/s。本文结果与现有相关滤波类无人机目标跟踪算法相比表现较好，具有较高的实时性和鲁棒性。