基于单光子雪崩二极管（SPAD）的激光雷达凭借其灵敏度高、探测距离远、集成度高等优点被广泛应用于三维感知领域。SPAD激光雷达系统中包含各种功能的子模块。研究这些子模块对激光雷达系统性能的影响有助于进一步优化系统方案，提高研发效率，降低研发成本。因此，从系统子模块的特性出发，利用时间相关单光子计数技术（TCSPC）和蒙特卡罗法建立了基于SPAD的激光雷达模型，得到了被动复位电路和主动复位电路、单事件首光子时间数字转换器（TDC）和多事件TDC对系统性能的影响。结果表明：在目标飞行时间为20 ns、环境光为50×10³ lx、目标反射率为10%的条件下，主动复位电路与被动复位电路的系统性能基本相当；当目标反射率增加到50%后，主动复位电路的系统性能优于被动复位电路；类似地，多事件TDC的系统性能优于单事件首光子TDC，主要表现在，与单事件首光子TDC相比，多事件TDC的噪声本底计数为均匀分布，其信号计数的峰值更易大于噪声本底计数的峰值，寻峰算法更简单，算力需求更少。仿真结果表明，为使系统性能最优化，SPAD集成芯片的后端子模块应采用主动复位电路和多事件TDC的组合架构。

首先，利用自洽约束生成对抗网络（SCGAN）建模布里渊增益谱（BGS）中的真实噪声分布，生成噪声数据用于去噪卷积神经网络训练。通过对高斯噪声和SCGAN生成噪声进行直方图统计和幅度谱分析，证明了两种噪声的差异。然后，利用2种噪声分别训练3种最新的去噪卷积神经网络，在不同温度、不同信噪比的实验数据上对比了各网络的性能。实验结果表明，所提方法能准确获取低信噪比BGS的布里渊频移，说明基于生成对抗网络的噪声提取方式能够有效地建模真实噪声，更好地训练有监督网络。

为有效去除动态背景对弱小目标信号的干扰, 提出改进特征空间的红外弱小目标背景建模法来抑制背景。先采用改进的各向异性滤波算法从空域角度进行滤波以约束图像各个组分的差异, 紧接着取连续时间域上多帧滤波后的图像组成一个特征矩阵, 借助于主成分分析法进行特征分解, 最后将输入图像投影到特征空间上进行背景建模, 同时为了适应动态变化的背景, 在时域上以一定学习率来更新背景模型。实验结果表明, 提出的算法比传统的算法取得更好的背景估计效果, 结构相似性 SSIM、对比度增益 I和背景抑制因子 BIF分别大于 0.97、15.46和 5.25。

抗辐射电子学是一门交叉性、综合性的学科, 其研究的辐射效应规律、损伤作用机制、加固设计方法、试验测试方法、建模仿真方法等对极端恶劣环境中的电子系统的可靠工作至关重要。对核爆炸中子、γ和 X射线, 空间和大气高能粒子产生的各种损伤效应(如瞬时剂量率效应、总剂量效应、单粒子效应、位移效应等)的研究现状进行了系统梳理。对辐射之间、辐射和环境应力之间的协同损伤效应(如长期原子迁移对瞬时剂量率感生光电流的影响, 中子和 γ射线同时辐照与序贯辐照、单因素辐照的损伤差异, 质子和 X射线、中子辐照的损伤差异, γ射线辐照与环境氢气的协同损伤效应等)的研究进展进行了详细介绍。阐述了国内外在核爆、空间和大气辐射加固研究方面的最新技术进展。总结了国内外在地面实验室对空间、大气或核爆辐射各种效应进行试验模拟和建模仿真的相关能力。最后对 21世纪 20年代以后抗辐射电子学研究领域潜在的挑战和关键技术进行了展望。

粘度是反映纸张纤维素分子聚合度和力学性能的重要指标, 实时、 准确地获取粘度含量对于珍贵纸质材料的修复和保护具有重要的意义。 然而, 传统的纸张粘度分析方法主要采用化学手段, 该化验过程耗时较长, 且会对纸张不可避免的产生二次损伤。 针对这一问题, 高光谱遥感凭借其丰富信息量、 实时、 无接触的特点, 是无损获取纸张粘度含量的有效途径。 首先, 在实验室获得不同老化程度的实验纸张测得其粘度含量, 采集纸张样本的光谱影像数据, 通过光谱降噪、 光谱变换和光谱信息扩展实现纸张高光谱数据的预处理, 建立不同老化程度下的纸张粘度含量光谱数据库, 分别构建不同光谱变换方式下的光谱差值、 比值和归一化指数, 再结合相关性分析筛选其中与粘度相关性最强的12种最优光谱指数, 最后将其作为自变量搭建关于粘度含量的回归模型, 通过模型精度对比来优选其中最能有效表征纸张粘度含量变化的光谱指数及模型。 研究结果表明: (1)相对于原始光谱而言, 经过光谱变换处理后提取的粘度高相关特征子集占比得到大幅提升, 同时其中的相关系数均值与中位数也得到提高; (2)通过光谱信息扩展后得到的光谱信息参量与粘度的相关性高于原本的光谱谱段, 且提取的12种最优光谱指数中大部分有扩展信息参量的参与; (3)不同光谱变换结果下提取的最佳光谱指数与粘度含量的相关性都在0.89以上, 由其中筛选得到的三种具备代表性的光谱指数都有效反映纸张粘度在400~500 mL·g-1时的变化情况; (4)纸张光谱经过对数一阶微分处理后, 由光谱积分(SI)和光谱吸收深度(SAD)构建的归一化指数与粘度相关性最大, 达到了-0.917, 由该指数建立的模型在训练集和测试集上R2分别为0.84和0.76, 其在测试集中MRE为0.089, RMSE为40.29 mL·g-1。 研究结果可为纸张粘度含量遥感反演提供科学的理论与技术支撑, 对纸质文物无损分析体系的构建具有重要参考意义。

斑病害在全球玉米产区均有爆发, 严重影响玉米产量与品质, 是一种常见的叶类疾病。 荧光光谱技术能够快速、 无损、 准确地反映作物生理信息, 动态检测其逆境响应规律。 以玉米为研究对象, 基于荧光光谱和生理参数（SPAD和Fv/Fm）融合分析, 探究玉米生理参数对不同程度斑病害的响应规律, 构建荧光光谱反演模型。 首先, 利用相关分析与峰值分析筛选荧光光谱的敏感波段, 采用多元散射校正（MSC）、 标准正态变量变换（SNV）、 多项式平滑（S-G）、 FD光谱一阶导数、 SD光谱二阶导数等5种预处理及MSC-SG-FD, MSC-FD-SG, SNV-SG-FD, SNV-SG-SD等4种建模组合方法, 以相关系数R2和均方根误差RMSE为模型效果评价指标, 确定荧光光谱反演生理参数模型的最优方法。 结果表明: 不同斑病害程度下荧光光谱特性的整体变化趋势一致, 但强度差异显著, 在波段600.000～800.000 nm内, 光谱反射率会出现明显的峰中心, 达到极值。 在波段900.000 nm之后, 反射率趋于平稳, 特征明显减少。 对于潜伏期叶片, SPAD与Fv/Fm的建模最优方法均为SNV-SG-FD, Rc为0.985 2和0.976 8, RMSEC为1.59和2.85。 对于早期发病叶片, SPAD的建模最优方法为SNV-SG-FD, Rc为0.949 7, RMSEC为3.79, Fv/Fm的建模最优方法为SNV-SG-SD, Rc为0.943 8, RMSEC为0.011 7。 模型预测性精度较高, 能够实现对早期斑病害玉米叶片SPAD和Fv/Fm的精准预测, 为玉米斑病害潜伏期与病害早期的生理信息监测提供参考依据。 研究结果可应用于大田作业, 提升田间精细化、 智能化管理水平, 为玉米高产、 优质、 优生提供理论依据与技术支撑。