采用InP基衬底设计并制备了1550 nm垂直腔面发射激光器。采用混合镜面布拉格发射镜，其中顶部采用4.5对硅和二氧化硅的介电布拉格反射镜，同时采用隧道结的方式降低p层载流子吸收。制备出阈值电流在20 mA，室温直流下输出光功率为7 μW，激射波长为1554 nm，激射谱半高宽为3 nm的垂直腔面发射激光器。

基于第一原理计算，研究最活泼的金属(Na, K，Al)以及实验上常用的金属(Ti, Ag, Ru, Au，Pt)等八种金属原子对石墨烯的功函数和光学性质的调制。结果表明，除了Ti和Ru原子外，所有的吸附原子均失去电子，导致石墨烯的狄拉克锥向低能方向移动。所有吸附结构的功函数均低于本征石墨烯。特别是Ti或Ru原子与石墨烯之间存在较强的相互作用，导致Ti和Ru吸附石墨烯的功函数较小。由于吸附原子的存在，使得石墨烯的光学性质发生了很大的变化。不同吸附结构的静态介电函数差别很大；吸附原子后，石墨烯对可见光和红外光的吸收强度大大增加。

在宽动态范围、高分辨力、宽频谱红外辐射测量中，傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）是常用的探测单元，其光谱响应度的非线性是宽动态范围红外光谱测量的不确定度主要贡献项之一。基于光通量倍增原理，建立傅里叶红外光谱探测系统的非线性测量实验系统。实验研究了在非线性测量典型时间段内的黑体辐射源和FTIR红外光谱探测系统的漂移特性，设计了测量序列变换模型来消除测量过程中的一阶线性漂移影响。在200~1 000℃范围内，实验测量了FTIR红外光谱探测系统的非线性特征，给出了在典型波长3.9 μm和10.6 μm处的非线性测量结果及相应的不确定度。

为了使Si基光电探测器应用到近红外光波段，需要提升其对光的响应度。通过等离子体光刻在硅基光电探测器表面制备规则有序的微结构阵列，另外通过原子层沉积（ALD）在微结构表面生长一层Al2O3膜，研究它的抗反射和钝化作用。对比测量器件的表面反射率和I-V特性曲线，并计算器件在808nm近红外光下的光响应度。通过计算发现器件的响应度由最初的0.063A/W提高到0.83A/W。

提出了一种具有高频率、宽频带和低电压特点的矩形同轴曲折波导慢波结构，所提出的矩形同轴曲折波导工作于过模状态，工作频率较高，同时具有不错的传输特性。设计了一种宽带的双脊加载的波导-同轴转换器，其带宽可以覆盖矩形同轴曲折波导行波管的整个工作频带。所设计的矩形同轴曲折波导行波管工作电压和电流分别为3230 V和150 mA，慢波结构长度为32 mm，PIC仿真结果表明，在76～110 GHz频率范围内，其输出功率超过13.7 W，在108GHz频点，输出功率达到最大值，约为27.4 W，对应的射频效率为 5.65%。

研究了一种太赫兹光调制超材料传感器。该器件由金属-半导体复合结构（开口谐振环（SRR））和柔性聚酰亚胺衬底组成。光敏硅材料填充在器件上方的两个开口处。模拟结果表明，通过改变外激励泵浦光的功率，光敏硅的电导率发生改变，从而实现对复合超材料结构谐振峰的调制。进一步分析该结构在谐振频率下的电场和表面电流密度分布情况，讨论了其物理机制。此外，随着待测溶液（氯化钙）浓度变化，传感器谐振峰发生红移，其灵敏度为11.4 GHz/M。该器件可作为太赫兹波段液体传感器使用。

在太赫兹成像中，阵列的稀疏化设计会引起栅旁瓣的恶化。在传统相干因子（Coherence Factor，CF）加权的基础上设计了适用于多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）稀疏成像阵列的相位相干因子（Phase Coherence Factor，PCF)和符号相干因子（Sign Coherence Factor，SCF）两种加权栅旁瓣抑制方法。对点目标仿真结果表明，CF、PCF和SCF栅旁瓣抑制后峰值旁瓣比(Peak Side Lobe Ratio，PSLR)分别降低了17.81 dB、24.56 dB和22.74 dB，在340GHz 4T16R稀疏阵列成像系统中的实测结果也表明，PCF和SCF对栅旁瓣的抑制效果分别优于CF 6dB和4dB以上。

设计了一款用于76～81 GHz汽车雷达的CMOS毫米波正交下混频器，该混频器由前置放大、有源正交混频两部分构成。在前置放大器中，采用基于变压器的跨导增强技术改善了增益。在有源正交下混频器中，使用并联电感谐振结合交叉耦合管动态电流注入技术，消除跨导管与开关管之间的寄生电容，降低混频器噪声、提高转换增益。芯片采用55-nm CMOS工艺制造，测试结果表明，该下混频器3dB带宽为5.5 GHz，峰值转换增益4.1 dB，I/Q两路增益失配小于0.16 dB（50 Ω负载条件），最小噪声系数19 dB，输入1dB压缩点-6 dBm，直流功耗40 mW，实现了优异的FOM值。

完成了红外制冷机驱动系统滤波器的设计与仿真。针对系统关键器件的特性，采用合理算法建立精确的联合仿真模型。并借助联合仿真模型提取分析了系统的干扰机理。基于阻抗失配理论分析了不同滤波器拓扑的插入损耗与源和负载阻抗间的关系。最终提出了一套基于干扰机理的传导干扰滤波器设计及优化方法，该方法有效地优化了滤波器的性能，并降低了设计冗余。通过实验验证了该方法的准确性与可行性。

针对多角度偏振成像仪（Directional Polarimetric Camera, DPC）数据，提出了基于多角度多光谱偏振信息的气溶胶光学厚度反演方法。该方法使用Nadal-Breon半经验模型计算地表偏振反射率，以扣除地表影响；采用倍加累加法矢量辐射传输模型构建气溶胶参数查找表，通过计算最小残差，动态确定最优气溶胶模型，从而实现陆地上空气溶胶光学厚度的反演。使用DPC的L1级条带数据，反演获得了中国东部地区气溶胶光学厚度的空间分布，并与MODIS产品和AERONET地基站点数据分别进行了对比，反演结果与MODIS气溶胶产品的整体分布具有很好的一致性；同时，与AERONET地基站点观测结果具有较高的相关性，670 nm和865 nm两个波段的相关系数都在0.8以上，说明该算法模型反演陆地上空的气溶胶光学厚度准确可靠，可为DPC遥感大气气溶胶提供技术支持。

介绍了低空风切变识别的研究情况，提出了一种基于激光测风雷达的机场低空风切变识别算法，针对性设计了重点监测区域和告警方式；并于2016年春季和2018年春夏季，在气候、地形复杂度不同的多个机场进行低空风切变监测试验，通过分别与国外某型激光测风雷达以及同时段航空器报告结果做对比，评估本文算法的切变识别能力。试验结果表明，本文算法可以有效监测到激光测风雷达探测范围内的低空风切变，命中率可达88%以上。

高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据，而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题，提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法，只需要少量样本标签即可得到较好的分割结果。该方法为分割网络添加全卷积形式的辅助对抗网络，以助于保持高分辨率遥感图像分割结果中的标签连续性；更进一步，提出一种新颖的能够进行注意力选择的对抗损失，以解决分割结果较好时判别器约束的分割网络更新过程中存在的难易样本不均衡问题。在ISPRS Vaihingen 2D语义标记挑战数据集上的实验结果表明，与现有其它语义分割方法相比，所提出方法能够较大幅度地提高遥感图像的语义分割精度。

星载光子计数激光雷达作为一种新的探测体制激光雷达，已开始应用于海面测量。然而受海风等多种因素的影响，海面存在一定的粗糙度和较大的起伏变化，因此光子计数激光雷达返回的信号点云在返回能量和信号光子分布上存在较大的变化，潜在的影响到了海面高程测量精度。本文基于JONSWAP海浪谱和微面元模型理论，结合蒙特卡洛方法建立了光子计数激光雷达海洋目标的仿真模型。以ICESat-2星载光子计数激光雷达的系统参数作为输入，仿真了不同风速条件下海面的信号光子分布，通过与ICESat-2实测结果对比证明了仿真方法的正确性。基于仿真模型，分析了不同风速条件下，光子计数激光雷达的测距误差分布。结果表明，光子计数激光雷达测得的海面高程小于实际参考海面，且测量偏差和标准差随风速增加而增大，当风速为10m/s，累计脉冲次数为100次时，测量偏差约为-2.5cm，标准差为3.6cm。所建立的仿真模型和分析结果对优化针对海面观测的星载光子计数激光雷达的系统参数设计和平均海面观测结果修正具有重要的参考意义。

为实现不同成因类型的低空风切变观测，利用两台相干多普勒测风激光雷达在北京首都国际机场展开试验观测。针对干性雷暴和地形引起的两类风切变，分别采用多普勒波束摆动（Doppler Beam Swing，简称DBS）和下滑道两种扫描模式进行风切变的探测与识别。结果表明，DBS模式风切变识别方法可有效识别干性雷暴引起的水平低空风切变，下滑道模式可有效识别地形诱导的下滑道顺风和逆风风切变。干性雷暴造成的风速骤增、风向突变和上升下降气流的强烈对流是引发低空风切变的主要原因。地形诱导风切变主要由高速气流和复杂下垫面相互作用产生，具有偶发性和瞬变性的特点。

有效的PolSAR影像分类技术是PolSAR成功应用的基础，然而相比于比较成熟的PolSAR成像技术与系统设计，PolSAR影像分类技术的发展相对滞后，针对PolSAR影像面向对象分类研究中存在的问题，提出了一种新的结合多种目标极化分解、ReliefF-PSO_SVM和集成学习的PolSAR影像面向对象分类方法。该方法首先采用多种方法对PolSAR影像进行目标极化分解；然后将利用不同极化分解方法提取的极化参数组合成一幅多通道影像；接下来对多通道影像进行分割、特征提取；采用ReliefF-PSO_SVM算法进行特征选择，并保留适应度最高的N个特征子集进行分类，每一个特征子集对应一个分类结果；最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。以吉林省长春市部分区域为研究区，Radarsat2影像为数据源，将提出的方法应用于土地利用分类中，取得了较好的分类效果，总体精度和Kappa系数分别达到了85.06%和0.8006。此外，还构建了3种对比方法用于分类，对比结果进一步证明了所提方法在PolSAR影像分类中的优越性。

为了有效地检测复杂背景下的红外弱小目标，提出了一种基于横纵多尺度灰度差（HV-MSGD）的方法来增强弱目标，并通过距离和像素差异来实现对背景强边的抑制。目标区域与周围区域之间存在不连续性，为了加强它们的差异，HV-MSGD与双边滤波（BF）相结合，可以在抑制背景的同时提高目标强度。进一步通过自适应局部阈值分割和全局阈值分割来提取候选目标。为了进一步验证对单帧检测的影响，将上述单帧检测算法与改进的无迹卡尔曼粒子滤波器（UPF）相结合，实现轨迹检测。实验结果表明，该方法在弱信噪比（SNR）下优于其他方法，在抑制背景的同时可以增强目标，增强效果是其他方法的6-30倍。在实验中，输入信噪比分别为2.78,1.77,1.79,1.13和1.16。图像处理后，背景抑制因子（BSFs）分别为13.48,21.33,11.73,20.63和121.92，信噪比增益（GSNRs）分别为40.09,71.37,27.53,12.65和131。该方法的检测概率（Pd）也优于其他算法。当误报率（FARs）为5×10-4, 1×10-3, 1×10-3, 1×10-5和7×10-6，计算五组真实序列图像的Pd为94.4％，92.2％，91.3％，95.6％和96.7％。

针对红外强度图和红外偏振度图融合问题，提出了基于烟花算法优化空域加权平均法的智能图像融合方法。在构建优化问题模型的基础上，确定了烟花算法的边界条件。通过引入相对熵权值建立了基于综合相对熵的适应度函数。最后，与6种典型的传统融合方法在“ground”、“truck”、“car”3组红外强度和偏振度图像数据上进行了融合实验，对融合结果进行了客观评价和视觉效果评价。实验结果表明：所提方法可以有效实现红外强度图和红外偏振度图的融合，较好保留了红外强度和红外偏振特征。综合视觉效果和客观评价结果，在相对熵、总结构相似性、总互信息指标上优于比较算法。