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2025(5):449-455, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0595
Abstract:
基于光子晶体环形腔与波导之间的共振耦合原理,设计了一款由环形缺陷和线缺陷组成的六端口二维光子晶体圆形晶格正方排列的双功能器件。运用平面波展开法(plane wave expansion method,PWEM) 和时域有限差分法(finite-difference time-domain,FDTD) 分析了该二维光子晶体器件的传输特性,得到了传输特性曲线和光场分布,然后讨论了环形腔中心柱内径和耦合区域的介质柱半径对输出端口滤波效率及透射率的影响。结果表明,通过调节环形腔中心柱以及耦合区域的介质柱参数,该器件可同时实现良好的滤波和分束功能。对于波长为1.510 μm和1.515 μm的输入光波,该器件主要具有滤波功能,滤波效率分别可以达到接近99.95%和93.27%；对于波长为1.490 μm的输入光波,主要具有分束功能,透射率最高可达99.74%。
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2025(5):456-463, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0661
Abstract:
双光栅泰伯效应微位移传感器具有分辨率高、 抗电磁干扰能力强等优势,但其精度易受光栅加工和装配误差的影响。本文利用COMSOL仿真软件,对光栅加工过程中的栅线宽度、光栅厚度、占空比以及双光栅装配过程中的层夹角、栅线夹角和双光栅间距进行误差仿真分析。最终结果表明,光栅周期加工可允许误差范围小于±0.1 μm,光栅厚度对光栅衍射效率影响可忽略不计,光栅占空比最优参数为0.5；双层光栅层夹角与栅线夹角对光栅衍射效率影响较大,双光栅层夹角可允许误差小于1°,栅线夹角可允许误差小于0.1°,光栅间距可允许误差小于±0.1 μm。上述分析将有助于后续对各类误差进行补偿,进而保证双光栅泰伯效应系统的高精度微位移检测。
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2025(5):464-474, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0629
Abstract:
针对目前大多数太赫兹(terahertz,THz)吸波器仅能实现单一窄吸收峰,无法实现动态可调吸收以满足实际需求,本文提出一种基于二氧化钒(vanadium dioxide,VO2)和光导硅(photoconductive silicon,PSi)超构表面的THz动态可调吸波器。所提出的设计由PSi图案层、两层二氧化硅(silicon dioxide,SiO2)介质层、VO2调控层和金(aurum,Au)金属底板5层构成。仿真结果表明,该吸波器在VO2的电导率(σvo2)为10 S/m、PSi的电导率(σPSi)为1.5×105 S/m时具有双频带吸波特性,其在0.50—0.79 THz和1.93—2.25 THz双频带内的吸收率(absorptivity, A(ω)达到90%以上,所对应的相对带宽分别为44.96%和15.31%。当σvo2=2×105 S/m、σPSi=1.5×105 S/m时,所设计的吸波器在0.96—1.63 THz内具有单频带吸波特性,其相对带宽为51.74%(A(ω)>90%)。本文所提出的设计具有宽角度稳定性(60°)、极化不敏感性和动态可调吸波特性,在调制、传感和电磁隐身等多功能器件方面有潜在的应用价值。
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2025(5):475-488, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0648
Abstract:
针对长波红外量子级联激光器(quantum cascade laser,QCL)波导损耗较大和光限制因子较低等问题,本文详细研究了8.3 μm长波红外QCL芯片三维光学结构对光波导及电学性能的影响。在外延生长方向,研究和对比了“InP+InGaAs”和“全InP”两种波导结构的材料厚度、掺杂浓度等因素对光波导性能的影响,结果证实“全InP”波导结构可实现更低的波导损耗和模式重叠系数。在脊波导两侧方向,考察了脊宽对光波导性能的影响,发现采用将脊两侧包覆的InP∶Fe掩埋异质结构(buried heterostructure,BH) 能使脊宽小于10 μm的芯片的模式重叠系数更低。在腔面膜方向,通过研究涂层厚度与反射率的关系实现对腔面损耗的优化。结果表明,当增透(antireflection,AR) 膜Y2O3的厚度为990 nm时,增透膜反射率和腔面损耗分别为3.43%和3.37 cm-1,此时电光转换效率(wall plug efficiency,WPE) 可以达到极大值12.91%。
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2025(5):489-498, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0634
Abstract:
手性,通常表现为不能通过平移或旋转与其镜像结构重合的现象。光学领域中手性结构与圆偏振(circular polarization,CP) 光间的相互作用会产生圆二色性(circular dichroism,CD),在偏振开关、滤波和传感等领域具有重要的应用价值。提出了一种工作在近红外(near-infrared,NIR)波段的单层全介质双原子超表面的设计策略,相邻纳米硅柱之间产生的干涉效应能够诱导圆偏振光的自旋选择性透射,在292.33 THz处产生高达95.33%的CD振幅。通过改变右侧交叉椭圆硅柱的相对旋转角度可以重构超表面单元,进一步提供了一种灵活的方式来切换CD光谱的响应类型。该设计还可以作为线偏振光到圆偏振光的偏振转换器,并仍然具有可重构特性。所设计的双原子手性超表面可广泛应用于动态多功能器件,为集成光子器件的设计与发展提供了新思路。
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2025(5):499-505, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0655
Abstract:
针对中低频高灵敏度振动检测的需求,提出了一种增敏型对称简支梁结构的光纤光栅(fiber Bragg grating,FBG) 加速度传感器。首先对传感器模型进行理论分析,然后对传感器结构参数进行数值优化,为了满足高灵敏度的要求,得出简支梁厚度仅为0.5 mm,再通过有限元法对传感器进行仿真分析,最后加工传感器实物并对其进行实验测试。实验表明,传感器的固有频率为294.6 Hz,灵敏度为307 pm/g,横向抗干扰度小于2.7％,可用于30—130 Hz频段的振动信号的测量。
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2025(5):506-513, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0579
Abstract:
针对现有夜间图像能见度检测算法准确率低的问题,本文提出一种基于稳定光源的夜间能见度等级分类算法。首先利用目标检测网络检测图像所有稳定光源路灯,得到图像中所有的路灯光源块；其次,通过分类网络对光源块进行雾分类；同时,对所有光源块按尺寸与均值大小排序并得到相应的权重；最后,结合光源块分类结果与权重进行 统计分析后对夜间图像能见度等级进行分类。实验结果表明,本文夜间能见度分类算法的准确率在真实社会数据集中达到77.6%,分类结果相比于现有方法更准确,并在不同场景下具有良好的泛化性。
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2025(5):514-521, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0659
Abstract:
为了达到精确高光谱图像(hyperspectral images,HSIs)亚像元定位(subpixel mapping,SPM)结果,本文提出基于超分辨率融合(super-resolution fusion,SRF)的双路径亚像元定位方法(super resolution fusion dual path subpixel mapping,SRF-DPSPM)。在该方法中采用两种路径处理高光谱图像。在一条路径中,对原始高光谱图像的丰度图像进行插值操作,得到高分辨率的丰度图像；在另一条路径中,采用SRF技术,利用多光谱图像(multispectrum images,MSIs)对原始图像进行处理,得到新型高分辨率的丰度图像,融合两种路径下的结果。由于结合了插值路径和超分辨率路径下的丰度图像,从而得到具有丰富空间-光谱信息的预测值。最后,根据预测值得到最终的亚像元定位结果。在两个真实数据集上进行实验分析,结果表明,该方法能进一步提高精度。
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2025(5):522-528, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0017
Abstract:
飞秒激光成丝传输中的线性和非线性效应对光束能量分布和传输有重要影响,研究其在介质中成丝的传输特性将会拓展相关应用前景。由于光束传播对输入光束的形状和波长极为敏感,可以通过改变输入光束的形状和波长来调控光束在介质中能量和光强的分布。本文基于非线性薛定谔方程,研究了变化的波长和形状下,超高斯光束和包裹光束的传输特性。研究发现超高斯光束能够促进光束更快聚焦,也促使介质中光束光强和等离子体密度数值发生改变；超高斯光束和周围环形部分构成的包裹光束,由于存在“能量池”的作用有利于促进和维持光束的传播。此外,减小光束的波长有助于获得更大的光强箝位,促进光束更快聚焦,光强的维持效果明显。
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2025(5):529-536, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0653
Abstract:
针对现有基于深度学习(deep learning,DL)的正交频分复用 (orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统信道估计算法存在信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 不匹配时估计性能不足和信道特征提取不充分的问题,提出了一种基于噪声估计与多尺度信道重建神经网络(noise estimation and multiscale channel reconstruction neural network,NE-MCRNNet)的信道估计方案。首先,设计噪声估计网络(noise estimation network,NENet),对当前传输环境进行信噪比估计,然后,构建多尺度信道重建网络(multiscale channel reconstruction network,MCRNet)并根据估计得到的信噪比值进行网络选取,对导频处的信道矩阵采用多尺度特征提取进行信道重建,增强了信道不同尺度信息的提取能力,最后利用残差结构专注学习高频差异完成信道估计。仿真结果表明:该信道估计方案可以获得比传统信道估计更好的估计结果,并且可以更好地适应信噪比不匹配的情况。因而该信道估计方案能较好地满足OFDM系统信道估计的要求。
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2025(5):537-546, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0620
Abstract:
本文采用COMSOL Multiphysics有限元仿真软件,对不同激光功率和扫描速度下的除漆深度和温度场分布情况进行了数值模拟,并通过实验验证了模拟结果的可靠性。结果表明,激光功率越大,清洗深度越深,漆层表面温度越高。扫描速度越慢,清洗深度越深,清洗后的表面越平整；当扫描速度过快时,清洗深度保持不变,清洗后的表面平整度降低。此外,当扫描速度较慢时,漆层最高温度随着脉冲数的增加而不断升高,直至趋于稳定；当扫描速度过快时,漆层最高温度不再随脉冲数的增加而变化。实验结果表明,当激光功率为20 W、扫描速度为1 250 mm/s时,清洗后的基体表面无油漆残留,表面质量最佳,且满足涂装工艺要求。
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2025(5):547-554, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0638
Abstract:
针对大气信道下远距离通信,高斯光束受大气湍流信道影响,导致接收耦合能量低的问题,提出了一种适用于大气湍流信道的高斯光斑空间传输的高效耦合方法。该方法从高斯光斑光强、闪烁指数(scintillation index,SI) 分布特性的角度出发,通过监测光强与闪烁指数的统计数值作为反馈,控制发射端抑制湍流引起的光强闪烁,实现了光束的高效耦合,提升通信系统性能。并通过搭建1 km激光 通信实验进行验证,结果表明:根据信道闪烁监测调整终端后,平均光强从19.63μW增加至24.91 μW,闪烁指数从0.140降低至0.088,通信误码率(bit error rate,BER) 从1.27×10-6降低到1.07×10-10,通信BER在弱湍流条件下改善了4个数量级。该方法能够有效提升大气激光通信系统的性能,为大气激光通信系统的推广与应用奠定基础。
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2025(5):555-560, DOI: 10.16136/j.joel.2025.05.0663
Abstract:
为了克服二氧化锡(stannic oxide,SnO2)薄膜材料电导率低、透过率有限的缺点,通过掺杂改性的方式得到光电性能更佳的SnO2薄膜。以无水乙醇作为溶剂,采用溶胶-凝胶(soliquid-gelatum,sol-gel)法制备出了Ti掺杂分别为0 at%、3 at%、5 at%、7 at%、9 at%的SnO2薄膜。并利用X射线衍射仪(X-ray diffractometer,XRD)、 X射线光电子能谱(X-ray photoelectron spectroscopy,XPS)、 扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)、原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)、紫外-可见(ultraviolet-visible,UV-Vis)分光光度计和霍尔效应测试仪对Ti掺杂的SnO2薄膜的结构、形貌和光电性能进行研究。结果表明,除Ti掺杂量为9 at%以外,其余样品透过率都达到90%以上,光学带隙值随着掺杂浓度的升高呈现先减小后增大的趋势。另外,Ti掺杂使SnO2薄膜的电阻率降低,当Ti掺杂量为3 at%时,其样品品质因数(figure of merit,FOM) 最高可达到14.45×10-3 Ω-1。
2025年第卷第5期
光电子器件与系统
图像与信息处理
光物理
光电子信息技术
材料
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面向工业产品产能预测的CNN-LSTM-Attention算法研究
Abstract:
在复杂的工业生产环境中,产能预测对于优化生产流程、提高设备利用率、降低运营成本以及提升整体生产效率具有至关重要的作用。目前的研究大多采用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)来提取产能数据中的时序和空间特征。然而,这些方法通常只侧重于单一特征的提取,未能充分考虑时序特征与空间特征之间的相互关联,导致模型的泛化能力较弱,预测精度无法满足实际工业需求。针对这些问题,本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM-Attention混合模型,以提升产能预测的准确性。该模型首先通过卷积神经网络提取产能数据中的空间特征,进而利用长短时记忆网络捕捉数据中的时序动态变化,最后引入注意力机制,以自动分配不同特征的重要性权重,实现对空间和时序特征的有效融合。通过这种方式,模型能够更精准地捕捉复杂的生产环境中的潜在模式,从而提升产能预测的效果。为了验证所提出模型的有效性,本文选取某实际工厂2018年至2022年的真实生产数据进行实验研究,使用RMSE、MSE等多项评估指标对预测精度进行衡量。实验结果表明,CNN-LSTM-Attention模型相比于传统方法在工业产品产能预测中表现出了显著的优势,尤其在短周期和长周期的预测中该模型的预测精度均高于0.9,证明了其在实际应用中的可行性与有效性。
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CO-OFDM系统中分块Hermite插值的自适应CKF相位噪声补偿算法
Abstract:
针对相干光正交频分复用(coherent optical orthogonal frequency division multiplexing, CO-OFDM)系统中传统容积卡尔曼滤波算法动态估计不足以获得最佳相位噪声补偿效果的问题，提出了一种基于次符号进行分块二阶Hermite插值(block sub-symbol second-order hermite interpolation, BSSHI)的自适应容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter, ACKF)算法。该算法先利用导频估计出时域OFDM符号相位噪声值进行第一次二阶Hermite插值，再将每个OFDM符号分割成若干个次符号并进行第二次二阶Hermite插值，最后在CKF中通过自适应更新过程噪声协方差矩阵提高补偿精度。仿真结果表明:所提出的算法对相位噪声补偿效果相较于类似算法更优，且通过自适应更新过程噪声提高了系统的鲁棒性，有效改善了系统性能。
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基于泵浦调制技术的调Q锁模脉冲可控输出
Abstract:
本文通过在耗散孤子锁模光纤激光器的泵浦驱动电流上加载调制信号,实现了可控的调Q锁模脉冲输出。当激光器泵浦驱动电流不加任何调制信号时,激光器输出稳定的耗散孤子脉冲。在泵浦驱动电流上加载矩形波调制信号,可以实现调Q锁模脉冲输出。当保持其他参数不变,将调制信号幅度从0.1 V升高到0.5 V时,调Q脉冲包络可以从21.1 kHz升高到30.4 kHz。将调制信号占空比从90%升高到98%时,调Q脉冲包络可以从15.1 kHz升高到21.9 kHz。最后,分析了调Q锁模脉冲产生的机理。本研究为实现可控的调Q锁模脉冲输出提供了一个行之有效的方法。
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基于双目相机的频域特征快速回环检测算法研究
Abstract:
针对传统回环检测算法在定位精度和计算效率方面的不足，以及基于Transformer的方法计算开销较大的问题，本文提出了一种基于双目视觉和频域特征的高效回环检测方法。该方法利用轻量级特征提取模块，从双目图像中提取关键特征，并构建全局描述子，以提高候选关键帧的筛选效率。此外，本文引入快速傅里叶变换构建频域描述子，从频域角度对局部特征进行重新表征，并利用频域特征匹配对候选关键帧进行重排序，同时优化底层计算策略以加速图像匹配过程。实验结果表明，该算法在New College数据集上召回率最优，在Oxford和KITTI数据集上性能超过80%的算法，且图像匹配速度提高了1-2倍。在确保较高定位精度的同时，该方法有效降低计算成本，显著提升回环检测的鲁棒性和效率。
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一种用于条纹投影三维测量的圆形标识离心偏差校正方法
Abstract:
圆形标识广泛应用于条纹投影三维测量系统标定。针对相机透视投影变换导致的拍摄所得椭圆中心与空间圆圆心在图像中的真实投影点存在离心偏差的问题，本文提出了一种圆形标识离心偏差校正方法。首先，基于现有的离心偏差公式，研究了物面与相机相对位姿变化对圆离心偏差的影响，探讨圆的半径、物面旋转方向和圆在空间中的位置分布等因素对离心偏差的影响。然后，分析了真实圆心透视投影后与拟合椭圆长短轴相对位置的变化，并建立了实心圆离心偏差补偿模型。最后，基于补偿模型利用线性拟合实现了圆离心偏差的校正。实验表明，相比直接椭圆拟合方法，使用本文方法进行系统标定，测量误差减少13.7%，有效提高了系统的标定精度和测量精度。
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基于YOLOv5特征检测的自动化抹面机器人系统设计
Abstract:
针对盾构管片生产中耗时长、效率低、人力成本高等问题,设计了一套自动化抹面机器人硬件系统。为了应对初次抹面后预制混凝土的质量检测需求,研发了一套基于YOLOv5特征检测算法的人机交互软件系统。通过将自动化抹面机器人搭载特征检测人机交互界面,实现了盾构管片的自动化生产过程。实际应用结果表明,YOLOv5特征检测算法对初次抹面后混凝土表面特征的缺陷检测准确度较高,且机器人具有较高的定位精度。该系统能够充分满足现实生产需求,提高了生产效率。
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基于Attention U-Net的肺结节自动检测优化
Abstract:
针对胸部CT影像中肺结节检测的精度需求，本研究提出了一种基于注意力机制的U-Net网络（Attention U-Net）。该网络结合了U-Net的编码-解码架构及注意力机制，以增强重要特征的提取和不相关信息的抑制，从而提高结节检测的精度。在网络中，注意力模块有助于在多尺度特征图中自适应地加权，使模型能够更好地集中于肺结节的区域。我们在公共数据集LUNA 16上进行了一系列实验，结果表明，使用Attention U-Net网络的检测性能明显优于传统方法，且提供了更高的准确性和召回率。此外，在临床数据集TCIA上，实验结果进一步验证了该网络在实际应用中的有效性和可靠性。这表明基于Attention U-Net的肺结节检测方法在胸部CT扫描的临床实践中具有广泛的应用前景。
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BL-YOLO:无人机航拍图像目标检测算法
Abstract:
针对传统无人机航拍图像中目标尺度多样、背景复杂、小目标密集等特点，当前目标检测算法存在漏检、误检等问题，提出一种BL-YOLO（BiFPN-LSKA YOLO）目标检测算法。首先，在检测头前增加LSKA（Large Separable Kernel Attention）注意力机制，使模型在检测前能将注意力集中于最关键的特征。然后，分析了无人机航拍图像的各尺寸目标特征，发现在实际检测中，分辨率在20x20及以下的小尺寸目标很难有效地检测到，针对性的在YOLO v10n模型的基础上，添加一个大尺寸160x160目标检测头以提升对航拍图像小目标的检测能力。最后，设计使用BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）重构颈部结构，使得网络实现了多层特征融合的同时使网络结构更加轻量化。实验结果表明，基于BL-YOLO网络结构的目标检测的mAP@0.5为37%，模型较YOLO v8n提升了4.0%，较YOLO v10n提升4.6%，较YOLO v11n提升4.4%。BL-YOLO的参数量较YOLO v8n下降了55W，较YOLO v10n下降了23W，较YOLO v11n下降了12W，通过在Dronevehicle红外数据集上的泛化实验也验证了模型的有效性，BL-YOLO算法能够有效地实现无人机航拍图像的目标检测。
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一种低弯曲损耗全固态单模光纤
Abstract:
针对传统光纤在小弯曲半径下弯曲损耗过高的问题，本文提出了一种具有低弯曲损耗的单模光纤。通过在光纤包层中嵌入高折射率介质管，可以实现包层模与高阶模之间的能量耦合。这种方法能够有效地使高阶模在传输过程中因高损耗而被有效滤除，从而确保了单模传输的特性。同时通过利用纤芯与包层之间的高折射率差，基模能够有效地被限制在纤芯中，从而实现光纤的低弯曲损耗传输。采用全矢量有限元法进行仿真，结果显示：当工作波长为1.55μm，弯曲半径为5mm时，基模的最小弯曲损耗可低至0.001dB/m。此外，该光纤的单模带宽约为0.55μm，在1.55μm波长下的模场直径为9.10μm，拼接损耗最低可达5.03×10-4dB，与标准单模光纤具有良好的兼容性。
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基于标签互优化的领域自适应无监督行人重识别网络
Abstract:
为解决无监督领域自适应行人重识别方法中数据集间存在风格差异，且聚类过程中伪标签存在噪声的问题，更好地利用全局与局部信息，本文提出了一个基于标签互优化的无监督领域自适应方法。通过在特征提取器中插入特征增强模块，使其可以提取出鲁棒性更强的特征，同时利用多分支网络结构，分别提取行人的全局特征与局部特征，通过计算其交叉一致性分数优化迭代网络，减少伪标签噪声带来的影响，并通过在聚类算法中应用聚类可靠性评价标准，进一步提升网络的性能。并在多个数据集上验证了本文所提方法的有效性。
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基于两级简化卡尔曼滤波器的高速偏振态旋转均衡算法
Abstract:
为了解决光纤链路中快速偏振态旋转导致的误码，本文通过分析在偏振解复用的场景下卡尔曼滤波器中矩阵系数的特殊表达，提供了扩展卡尔曼滤波器的简化思路，将其更新过程转变为一种类多进多出结构算法。在28 Gbaud偏振复用-正交相移键控的相干系统中检验了所提出的算法性能。结果表明，算法复杂度比恒模算法减少超过30%，在光信噪比为15 dB时，拥有处理超过60 Mrad/s偏振旋转速度的均衡能力；相比经典扩展卡尔曼滤波器要多3 dB左右的光信噪比富裕度。
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超材料低红外发射率双频带雷达吸波体结构设计
Abstract:
本研究针对低红外发射率红外隐身与双频带雷达吸波兼容的应用需求，提出一种基于超材料的低红外发射率双频带雷达吸波体结构。该结构的红外隐身层采用方形金属贴片，双频带雷达吸波体由开口方环与“米”字结构相结合的谐振层、介质层和金属反射层构成。研究表明，该结构在3 ~14 μm波段内可获得0.316的低红外发射率，同时在9.04 GHz和14.67 GHz处可分别实现94.23%和99.94%的吸收率，且具有良好的角度不敏感性。此外，通过调整结构参数可以对吸波频率进行调控。还对吸收频率处的电场、磁场和表面电流分布进行了仿真分析，深入阐明了该结构的电磁吸收机制。本研究为红外雷达兼容隐身技术的发展提供了新的思路和可能性。
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基于光子神经网络的光通信网络窃听定位
Abstract:
光通信网络安全至关重要，其中窃听行为的存在更是威胁系统的信息传递。为了解决这个问题，提出了一种基于光子储备池计算(photonic reservoir computing, PRC)的简单高效窃听定位方法。通过仿真搭建了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)光纤通信系统和基于光反馈半导体激光器的储备池结构。通过在光纤链路中引入光耦合器来模拟窃听行为，并在接收端采集相关性能监测数据。利用接收到的性能监测数据来训练光子储备池计算模型。在研究了一系列关键的半导体激光器参数后，仿真结果表明，该方法对窃听行为的位置识别达到了超过99%的识别准确率。该方法为使用简单的硬件实现光通信网络窃听定位提供了一条有前途的途径。
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基于自适应边界增强和上下文聚合的结直肠息肉分割
Abstract:
针对结直肠息肉图像中病灶区域边界模糊、尺度变化显著、对比度低等问题，本文提出了一种基于自适应边界增强和上下文聚合的结直肠息肉分割网络模型。首先，以金字塔视觉Transformer作为编码器逐层提取息肉图像中多尺度的远程依赖特征；其次，提出局部全局上下文聚合模块，挖掘局部和全局的上下文语义线索，有效抑制背景噪声干扰；最后，构建渐进式双解码器，通过跨层特征融合模块和两个级联的自适应边界增强模块有效地融合跨层的语义信息，逐级强化边界特征，精细刻画息肉边缘。实验结果显示，模型在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS-LaribPolypDB数据集上的平均Dice系数分别为0.944、0.934、0.817和0.800，平均交并比分别为0.897、0.885、0.736和0.725，分割性能优于现有主流方法，验证了模型的有效性。
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防潮增敏型光纤光栅位移传感器研究
Abstract:
在现有的光纤光栅位移传感器设计中，传感器的拉杆或拉绳与本体之间因需要相对运行而存在间隙，当传感器工作在潮湿或浸水环境中时，水汽侵蚀易引起光栅脆断和胶黏剂脱裂，导致传感器损坏失效。针对这一问题，本文设计了一种防潮增敏型光纤光栅位移传感器。将光纤光栅区域与传感机构运动区域物理隔离，有效阻断了水汽传导路径。详细介绍了传感器的结构设计、测量理论、悬臂梁参数优化等内容。制备了传感器原型，搭建了一种水下测试标定装置。实验结果表明：在10 mm量程下，传感器灵敏度可达到530.77 pm/mm；不同温度区间的温度补偿性能测试表明，传感器输出误差小于20 pm，温度补偿效果好；经48 h蠕变测试，单根光栅波长漂移差值的绝对值稳定在2 pm左右，传感器展现出良好性能。
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大气环境下单晶蓝宝石光纤高温损伤研究
Abstract:
单晶蓝宝石光纤传感器在航空航天、燃气轮机等超高温极端环境监测中扮演着重要角色。针对该类光纤在超高温环境中因高温损伤导致预期寿命的降低的难题，提出通过实验定量和系统性的评估蓝宝石光纤在高温环境下传输损耗的变化规律,测量了不同保护管、不同温度、不同波长下的光损耗数据及表面特征，发现了蓝宝石光纤高温损伤包含永久损伤和可逆损伤，永久损伤可以通过有效封装和保护极大降低。实验结果表明，在蓝宝石套管保护下，退火后的单晶蓝宝石光纤在1600 ℃时，1550 nm波段损耗速率为0.16 dB/h，为超高温光纤传感研究提供了参考。
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基于二氧化矾的宽入射角吸收的超宽带太赫兹吸收器研究
Abstract:
随着现代电子技术的快速发展，超宽带（Ultra Wide Band,UWB）吸波材料在电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility,EMC）、雷达隐身、军事防护等领域的应用需求日益增加。但现有超材料吸波器(Metamaterials Absorber,MMA)仍存在吸收带宽较窄、可调性较差等问题，本文基于二氧化钒(vanadium dioxide, VO2)提出了一种具有极化不敏感性和宽入射角的超宽带吸波器。该吸波器由VO2图案层、Rogers RT5880介质层和金接地板组成。仿真结果表明：当VO2电导率为2×105S/m时，该吸波器在6.78-13.78THz内具有较低的反射率和超过90%的吸波性能，相对带宽达到68%，并且通过调整VO2的电导率可以实现吸收性能的动态调节。同时，该吸收器具有良好的极化不敏感性和宽入射角(45°)，这在电磁兼容性和隐身防护等领域具有广泛的应用前景。
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基于二维主成分分析算法的混凝土裂缝检测研究
Abstract:
针对盾构管片混凝土的裂缝检测任务，提出一种基于L1范数和F范数的二维主成分分析算法。考虑到实际工程中，解决异常值的干扰问题更为重要，因此采用L1范数度量来削弱特征提取算法对异常值的敏感性。同时，采用F范数的度量来降低算法的重构误差，以增强重构性进而帮助更好的裂缝标记。最后，对混凝土裂缝图像进行测试，结果表明：所提算法对盾构管片的混凝土裂缝检测具有较好的识别和标记效果，识别率最高可达90.42%。此外，通过对不同实验条件的混凝土裂缝进行检测，结果表明所提算法具有较强的抗噪能力。最后，将该算法应用在人脸识别领域，实验结果表明所提算法仍具有较强鲁棒性与实际应用性。总之，采用二维主成分分析相关算法的策略对混凝土裂缝检测具有良好的适用性，未来仍可持续探索新的相关改进算法。
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一种同极化和交叉极化复用的双通道圆极化太赫兹超表面
Abstract:
本文提出了一种同极化和交叉极化复用的双通道圆极化太赫兹超表面，结合几何相位和传输相位原理，能实现对反射共极化和交叉极化圆极化波独立的相位控制。提出的超表面单元结构由双层“十字”形金属贴片和金属底板组成，改变“十字”的臂长，可以实现对x、y线极化波全相位控制。通过对同极化和交叉极化的解耦条件分析，改变“十字”结构的臂长和旋转角度，最终实现了对反射共极化和交叉极化的相位独立控制。基于提出的单元，设计了太赫兹轨道角动量产生器，在0.8 THz右旋圆极化波入射下，分别产生了携带+1阶轨道角动量的左旋圆极化波和携带+2阶轨道角动量的右旋圆极化波，所提出超表在通信、雷达、成像等领域具有潜在的价值。
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融合边缘校准与混合注意力的儿童肺炎CT图像分割网络
Abstract:
肺炎是威胁儿童健康的主要疾病之一，精准的肺炎计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)图像分割对儿童肺炎的早期诊断和治疗至关重要。但由于儿童肺炎病灶破碎分散以及边界高度不规则，现有方法在儿童肺炎分割中表现不佳。为解决上述问题，本文提出了一种融合边缘校准与混合注意力的儿童肺炎CT图像分割网络。该网络基于U型架构，结合边缘校准和多尺度混合注意力模块，能增强对局部边界和全局零散病灶的学习。同时，采用尺寸感知选择性融合模块，自适应地融合不同层次的特征，改善小病灶的分割效果。实验结果表明，该方法在临床儿童肺炎CT数据集上的表现优于其他方法，且在两个公开新冠肺炎CT数据集上性能良好，验证了其泛化能力。
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基于改进YOLOv8n的SAR舰船目标检测方法
Abstract:
由于SAR图像舰船目标小、图像分辨率低、场景背景复杂等原因导致目标检测困难。针对上述问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8n的SAR图像舰船目标检测方法。首先，将YOLOv8n的主干网络替换为CSWin Transformer，使网络能更好提取有用的细节特征。其次，设计了一种下采样弥补模块（Downsampling Compensate Module，DCM），弥补了下采样过程中可能丢失的有用信息。然后，设计了一种C2f-DWR(CSPLayer_2Conv-Dilation-Wise Residual)模块，增强了网络的多尺度特征提取能力。再者，嵌入了一种双动态token聚合器D-Mixer，赋予网络更强的归纳偏置能力和更大的有效感受野。最后，通过改进的混合域注意力机制，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。SSDD数据集上的实验结果表明，与基线网络相比，本文方法在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95性能上分别提高了1.7%和4.2%，显著提高了SAR舰船目标的检测性能。
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基于荧光发射光谱的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的检测
Abstract:
基于荧光发射光谱检测水质化学需氧量。对光谱数据分别进行多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)、一阶微分、标准正态变换(Standard Normal Variate transformation, SNV)、最大最小归一化及Savitzky-Golay平滑等预处理，运用后向区间偏最小二乘法(Backward interval Partial Least Squares, BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(Synergy interval Partial Least Squares, SiPLS)筛选关键特征波段，再用偏最小二乘法(PLS)构建预测模型，以提升光谱处理效果与模型预测精度。实验结果显示，在对荧光发射光谱数据预处理时，Savitzky-Golay卷积平滑效果最佳，后向区间偏最小二乘法特征提取选择性更好。当Ex=310 nm时，经Savitzky-Golay卷积平滑与后向区间偏最小二乘法提取特征波段后建立的PLS模型各项指标最优，检验集相关系数达0.9191，检验均方根误差3.3488 mg/L，检验偏差Bias为-0.2835 mg/L。本文方法为水质COD的快速检测提供了一种实用方案。
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基于色彩均衡与多任务融合的水下图像增强框架
Abstract:
由于水下光照不均匀等因素，水下图像常常受到色彩失真、对比度下降和模糊等问题的影响。本文提出了一种基于颜色均衡与多任务融合的水下图像增强框架。首先，采用红色通道补偿和自动拉伸颜色通道的白平衡方法进行色彩矫正。其次，使用自适应伽马矫正的限制对比度自适应直方图均衡（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）方法提升图像的对比度。此外，利用双尺度非线性细节增强方法改善图像的细节和边缘。最后，通过多任务融合方法将细节增强图和对比度增强图融合，从而全面提升水下图像质量。实验结果表明，所提出的方法能够有效消除色偏，并显著提升图像的对比度与细节。与其他算法相比，该方法在处理效果上具有更明显的优势。
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基于多阶差分相移键控的未来高速无源光网络平滑升级
Abstract:
针对无源光网络中高速传输和平滑升级问题，本文提出了一种基于多阶差分相移键控的无源光网络（passive optical networks ,PONs）向未来高速无源光网络平滑升级的方法。新PON信号应用多阶差分相移键控，从多阶差分相移键控调制的新PON信号到共存的调制的旧PON信号的串扰几乎被消除。利用多阶调制，新PON信号可通过目前商用带宽有限的收发器以高比特率传输。新PON信号应用波分复用技术倍增了下行带宽，由于利用多阶差分相移键控调制的下行信号对幅度键控重调制的上行信号产生较小的串扰，所以可以通过上行重调制实现透明光网络单元。通过仿真验证了基于6阶差分相移键控和基于8阶差分相移键控的方案，所有信号实现了无差错操作。新的PON下行信号对共存的旧PON下行信号和重调制后的上行信号产生的串扰很小，在现有的12.5 G级收发器中，新PON信号的比特率超过了每波长30Gb/s。
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高斯-涡旋光束干涉非接触振动测量研究
Abstract:
摘要：研究了基于涡旋光束干涉原理的小振幅振动非接触测量技术。综述分析了现有的基于涡旋光束干涉的光学测量技术现状，并指出现有方案在实际应用中可能存在的涡旋光束易受像差影响、采样速率较低、探测距离受限等问题。针对前期研究中存在的这些问题，提出以高斯光束作为探测光束，而将涡旋光束作为参考光束的干涉测振构型（OAM-GS），针对探测光在待测物体表面反射以及传播过程中引入的像差对干涉图样的影响，采用了对返回的的探测光进行空间滤波后再进行干涉测量的方法，有效滤除静态像差引起的干涉图样畸变，并在实验研究中，采用4f成像光路制备具有高斯光强分布的涡旋参考光，实现探测光与参考光模式的优化匹配。此外，提出采用高速线阵相机作为探测器件的相位提取方案，可以提升系统的采集速率。最后搭建实验光路，并利用压电镜架作为驱动源，测量了作为探测目标的光学镜面的低频振动信息。
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基于DRLNet的一种OFDM系统信道估计方法
Abstract:
针对OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)系统接收信号过程中存在的符号间干扰和子载波间串扰的问题提出了一种高性能的基于深度残差学习网络(deep residual learning network, DRLNet)的信道估计方法。该方法首先在接收端通过最小二乘(least squares, LS)法初步估计导频位置的信道信息，并将该信息作为有噪声的低分辨率数据输入信道估计模型，该模型学习了从导频处有噪信息到完整信道去噪信息的映射关系，从而在模型输出还原的完整信道数据，得到准确的信道状态信息。仿真结果表明: 所提出的DRLNet模型对还原信道状态信息的准确性比传统估计方法更具有优势，在多种信道环境下依然能准确重建信道信息。
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基于量化深度图的光场图像渲染与显示
Abstract:
为提升光场图像的质量，评估了低位线性量化深度图对光场图像的渲染精度和光照效果的影响，提出了一种基于区域量化的光场图像渲染方法。通过为每个像素点引入光锥并控制其参数，实现了对照明范围和效果的精确控制，减少了量化误差对渲染精度和光照效果的影响。此外，通过结合多视点光场融合技术，减少了图像空洞，提升了渲染质量，实现了基于图像的各向异性光照效果。搭建了一套基于集成成像技术的光场显示系统，利用所渲染的光场图像在三维空间中重建了具有可控光照效果的三维图像，证明了方法的有效性。该技术为高质量光场图像的采集和生成提供了参考，在虚拟现实、增强现实等领域展现出潜在的应用前景。
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基于REGDETR的绝缘子缺陷检测
Abstract:
针对绝缘子缺陷检测中的多样性和复杂性问题，提出了一种REGDETR(reg detection transformer)缺陷检测模型。该模型基于端到端的RTDETR(realtime detection transformer)架构，引入三种新模块来提升检测性能。首先提出并引入Rep-Faster-Basic-Block模块，利用重参数化的T形卷积有效捕捉不同尺度的特征；其次，采用ELA-Basic-Block(efficient local attention basic block)模块整合高维特征表达；最后，使用改进的GS-HWD-BLRA(gsconv Haar wavelet downsampling with bi-level routing attention)模块代替特征融合网络的步幅卷积，利用Haar小波变换保留图像信息，并通过双层路由的自注意力机制过滤冗余信息。实验结果显示，REGDETR在保持参数量不变且计算量明显减少的情况下，平均精度均值提高了4.5%，达到95.7%，超越了现有同类模型，提升了绝缘子缺陷检测的准确性。
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基于全局注意力的自监督对比学习遥感图像场景识别方法
Abstract:
针对遥感图像的类间同质和类内多模态问题以及现有基于全监督范式的遥感图像场景识别方法的对数据持高度依赖性问题。本文提出了基于全局注意力的自监督对比学习遥感图像场景识别方法(Self-supervised contrastive learning based on global attention for remote sensing scene classification，GACL)。首先，提出并构建了基于时空不变的数据增强模块，用于来学习遥感图像在不同时空中的一致性特征；然后，为了充分挖掘并建立图像内部之间的空间上下文关系，构建了基于残差全局注意力的特征提取模块；最后，为了充分学习多层特征中的不变信息，降低样本不平衡度对识别精度所带来的干扰，基于焦点损失和多层对比损失构建了复合对比损失函数。在NWPU、UCM和MLRSNet数据集上的实验分别达到了79.83%、83.01%、94.46%的精度。验证了GACL的有效性与优越性。
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图像辅助激光诱导击穿光谱校正的水中U定量分析
Abstract:
激光诱导击穿光谱技术在水中低浓度重金属元素的定量分析中面临特征谱线强度波动大和检测结果不稳定的问题，限制了其实际应用。本文研究了等离子体图像特征与铀元素特征谱线强度之间的相关性，建立了等离子体图像多特征参数融合的谱线强度校正模型，并对U II 367.007 nm和U II 409.013 nm谱线强度进行了校正。结果表明，校正后U II 367.007 nm、U II 409.013 nm谱线强度的平均相对标准偏差分别由13.21%、13.13%%降低至6.58%、7.36%，特征谱线强度稳定性得到了提升。在此基础上，对水中铀元素进行定量分析，校正后U II 367.007 nm、U II 409.013 nm的定标曲线线性拟合度R2分别由0.989、0.976提高至0.995、0.993，检出限分别由17.66μg/L、16.95 μg/L降低至11.03 μg/L、7.55 μg/L，有效降低了水中低浓度铀元素的检测下限，提高了定量分析精度。
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基于YOLOv8-SDB的石化储罐焊缝表面缺陷识别算法
Abstract:
针对目前石化储罐表面焊缝缺陷检测效率低、小目标易出现漏检、误检等问题，提出一种改进YOLOv8n的焊缝缺陷检测方法：YOLOv8-SDB。首先，在主干网络中引入空间深度转换卷积(symmetric positive definite convolution,SPDConv)模块，减少浅层特征提取过程中细节信息的丢失，捕获更加丰富的空间和通道信息；其次，利用加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）融合多层次特征，提高特征表达能力；再次，采用轻量化且高效的上采样算子DySample（dynamic sampling），提高模型特征重建能力并减少计算复杂度；最后，使用WIoU(weighted intersection over union)损失函数加快边界回归损失收敛速度，提高回归精度。将改进后的算法在焊缝缺陷数据集上进行实验，实验结果表明，YOLOv8-SDB算法的检测准确率为86.2%，召回率为79.4%，平均精度为84%。较YOLOv8n算法分别提高了3.4%、2.8%和3.9%。
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双目结构光三维测量不确定度的Monte Carlo评定方法
Abstract:
由于多频外差法的双目结构光三维测量系统的参数模型具有复杂的非线性特征，传统方法很难实现其测量不确定度的准确评定。针对此问题提出了双目结构光三维测量系统的蒙特卡洛评定方法(Monte Carlo Method，MCM)。首先，根据各坐标系转换关系和多频外差法原理建立三维测量模型，分析主要误差源对测量结果的影响；其次，建立各不确定度分量的概率密度函数，获得各参数的分布规律；最后，建立测量系统各参数与被测件表面参数之间的MCM模型，通过大规模随机数值模拟，实现测量结果不确定度评定。为了验证本文方法的有效性，用标准球和标准量块进行实验。测量数据表明，通过MCM得到的结果均能包含标准量具的标称值范围，评价结果准确。
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激光去除钢材表面漆层的温度场分析
程雨露, 李隆, 余天锡, 姜永霞, 李颖媛, 党怡晴, 张春玲
Abstract:
为了解决方形平顶脉冲激光去除钢材表面环氧树脂底漆的问题，使用有限元软件建立激光去除钢材表面漆层的数值模型。根据热传导方程和热烧蚀建模理论，对比高斯光束除漆和方形平顶激光除漆效果，探究光斑长度和光斑搭接率对方形平顶激光除漆的影响。研究结果表明：方形平顶光束比高斯光束能量利用率高，切口干净，适用于大范围去除漆层。激光功率为60 W、重复频率为100 kHZ时，烧蚀深度最大值随光斑搭接率增大而增加，热影响区宽度随光斑搭接率增加而减小；烧蚀深度最大值和热影响区宽度随光斑长度增加而减小。在光斑搭接率为30%，光斑长度为100 um参数下，环氧树脂底漆可以很好被去除且表面粗糙度较小。该研究结果可为方形平顶激光加工材料过程提供参考。
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一种具有滤波功能的V形双支路出射光集束设计
Abstract:
目前现有的光子晶体器件对于出射光集束和滤波集成方面研究较少，且对于出射光集束和滤波方面的集成性能存在不足，为了实现光子晶体滤波和出射光集束可靠且高效结合，本文提出了一种具有滤波功能的V形二维正方光子晶体波导出射光集束结构，该结构含有三个出射端口，由一条干路和两条支路构成，通过干路和支路之间的干涉，增强了集束的性能，使有效传播距离得到了提高。在出射端口前含有四个滤波微腔结构，对1.452μm，1.493μm，1.562μm和1.664μm四个中心波长进行滤除，滤波效率分别为99.8%，97.4%，97.5%和99.1%。通过对集束设计结构的测试，该结构对非中心波长滤波波段具有极强的集束能力。经过测试发现，在1.310μm和1.340μm时，有效传播距离分别达到了397.7μm和445.9μm。
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基于对比学习的无监督水下图像快速增强
Abstract:
目前，基于合成数据集训练的有监督增强模型难以精确模拟水下成像的物理机制，难以适应复杂多变的实际场景；无监督模型多依赖循环一致性框架，结构复杂且效率较低。为此，本文提出了一种基于对比学习的无监督快速水下图像增强算法，通过从浑浊域到清晰域的单向风格转换实现高效增强。算法采用沙漏型瓶颈结构、多特征选择和亚像素融合构建生成器，在保障特征提取性能的同时降低复杂度并加速推理速度；优化的对比损失正负样本提取方法提升了模型对多变水下数据的适应性。实验表明，算法的PSNR和UIQM分别提升6.5%和5.3%，推理时间缩短至0.04秒，GPU资源占用率减少至少65%，在性能与复杂度间实现了良好平衡。
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基于周期极化铌酸锂波导的高维路径纠缠态
Abstract:
路径纠缠态是利用空间路径进行信息编码的量子资源，它在量子测量、量子通信等领域具有十分重要的应用价值。本文基于周期极化铌酸锂（periodically poled lithium niobate，PPLN）波导提出一种产生双光子高维路径纠缠态的理论方案。利用耦合模式方程，分析了光在波导系统中电场横向分布模式，推导出参量下转换过程产生的双光子态函数。通过激发特定的相位匹配条件，调控泵浦光的振幅和相位，从波导系统中将产生确定性双光子路径纠缠态。该方案可从两波导系统推广至多波导系统，从而产生高维路径纠缠态。方案无需对波导极化区域长度进行精确控制，具有较强的稳定性和扩展性。这对推动高维路径纠缠源的发展起到重要作用，并为集成化量子信息处理提供了新的可能性。
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基于双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法研究
Abstract:
针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。首先通过 Agent-PVT（Agent Pyramid Vision Transformer, AgentPVT）提取上下文信息，利用代理注意力（Agent Attention）在减少计算量的同时保留了全局建模能力。然后设计全局到局部聚合注意力模块（Global-to-Local Aggregation Module, GLAM），捕捉特征图的全局和局部纹理特征，同时设计边界聚合模块（Boundary Aggregation Module, BAM），高效的聚合边界信息和语义信息，准确地定位息肉轮廓。最后在损失函数中引入批量核范数最大化（Batch Nuclear-norm Maximization, BNM）方法，增强模型对复杂样本的判别能力。提出的方法在五个数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割性能，其中在 Kvasir-SEG 数据集上，mDice 和 mIoU 分别达到了 92.83 和 88.16%。
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精密刀具表面缺陷认知神经网络模型研究
Abstract:
精密刀具表面凸起齿的正刀口在使用过程中容易产生磨损和磕碰缺陷，这种缺陷存在尺度小、纹理多样等特点，传统机器学习模型难以实现高精度检测。为此本文提出一种基于改进You Only Look Once Version 8 (YOLO-v8)的刀具缺陷检测方法（CutterNet）。首先，提出Cross-Stage Partial Multi-Scale Attention Module (CSPMSAM)，用于提取刀具局部缺陷特征，增强模型对不同尺度缺陷的检测能力；其次，引入Asymptotic Feature Pyramid Network (AFPN)，加强不同尺度特征间融合，缩小它们之间的信息差距；最后，使用Inner-CIoU( Complete Intersection over Union )替换YOLO-v8中CIoU损失函数，增强边界框的回归结果。实验结果表明，改进后的算法在检测准确率方面提升了3.1%，模型参数量下降30.12%，推理速度由58帧提升到60帧，优于其他大多数主流目标检测模型，该算法已经应用到刀具缺陷实时检测系统。
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融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复
Abstract:
针对敦煌壁画修复过程中存在空间特征冗余和特征交互不充分的问题，提出一种融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复模型。该方法首先利用空间重构单元，通过特征分离与重构操作来优化特征学习能力。其次，设计了一种结合多尺度融合与门控残差连接的聚合多尺度上下文模块，用于更新缺失区域特征。最后，在结构纹理特征融合网络中引入3D排列的全局注意力机制，从而强化纹理和结构特征之间的交互。在敦煌壁画数据集上的实验结果表明，所提方法能够有效修复破损的敦煌壁画，修复后的壁画具有较好的结构及细节信息，且在大面积破损修复及复杂纹理修复方面表现出较强的性能。
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多射频信号驱动光相位调制器产生光学频率梳
Abstract:
针对传统光频梳产生系统结构复杂、控制难度大的问题，设计了一种基于单相位调制器的光频梳产生方案。利用两路射频信号混频驱动相位调制器，仅通过调整调制指数和射频信号相移，即可获得多梳线、高平坦性光频梳。建立了方案的理论模型，仿真研究了调制指数、射频信号相移和梳线间距对光频梳平坦度的影响，最后进行了实验验证。结果表明理论研究、仿真分析与实验结果三者较为吻合，当两路射频信号的频率分别为f1和2f1、移相器相移为45°、调制指数为1.431时，可以获得谱线间距为f1、平坦度为0.8dB、谱线数为9条的光频梳，其功率效率可达79.91%。
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基于经典偏振光的SWAP门与量子傅里叶变换
Abstract:
量子计算在解决某些问题上具有经典计算机无法比拟的优势，但量子系统本身的脆弱性使得量子计算的实现困难重重。基于稳定的经典光系统对量子计算进行模拟，可以有效避免量子系统面临的困难，具有重要的研究价值。根据已有的经典光模拟理论，本文基于光场的路径与偏振自由度构建了CNOT门，并利用CNOT门的组合实现了对SWAP门的模拟；设计了Hadamard门与受控S门的实现光路，结合SWAP门实现了两比特的量子傅里叶变换算法。与基于量子系统的方案相比，本文的方案装置简单、操作方便，大幅降低了实验实现的难度与成本，为量子计算提供了有趣的可能和途径。
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基于光纤锥形滤波结构的波长可切换掺铥光纤激光器
Abstract:
本文提出了一种基于光纤双锥滤波结构的波长可切换掺铥光纤激光器（Thulium doped fiber laser, TDFL）。通过将单模光纤（Single-mode fiber, SMF）进行拉锥处理后，级联为双锥结构制备光纤马赫-曾德干涉（Mach-Zehnder interferometer, MZI）滤波器，其自由光谱范围为4.2 nm。设计采用波长为793 nm的半导体激光器作为泵浦源，长度为3.5米的掺铥光纤作为增益介质构建TDFL，激光器阈值为126 mW。在实验中通过调整偏振控制器，所设计的激光器能够在1830.6 ~ 1881.7 nm光谱范围内实现单波长激光可切换输出，其中最小波长间隔7.1 nm；所设计的激光器能够在1841.7 ~ 1881.1 nm范围内实现双波长激光可切换输出，最小及最大波长间隔分别为4.5和35.7 nm；通过调节PC可以进一步实现三、四、五波长激光输出；在20分钟监测时间内，激光器能够分别稳定输出单波长和双波长激光，功率波动分别小于0.52和0.91 dB。本文提出的波长可切换掺铥光纤激光器具有波长切换灵活的特点，在激光传感和测试等方面具有较大的应用价值。
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基于双分支特征融合增强网络的小样本桥梁路面裂缝分割
Abstract:
针对现有桥梁路面裂缝分割方法对微小变化的桥梁路面裂缝定位不准,分割效果不佳的问题,提出一种基于双分支特征融合增强网络的小样本桥梁路面裂缝分割方法。该方法以支持分支和查询分支的双分支网络结构建立基线模型,利用标注的支持图片指导与之同类的查询图片中裂缝的分割。首先,利用预训练的Swin Transformer和ResNet-50网络提取支持分支中桥梁路面裂缝图片的多尺度特征。然后,利用多尺度特征增强注意力模块促进不同主干网络特征之间的交互,并在交互特征上生成指导查询图片中桥梁裂缝区域分割的原型集。最后,逐位置计算查询特征与原型集的相似度值,并根据最大相似度值逐像分割出查询图片中的裂缝区域。在自建数据集上进行了大量实验,所提出方法实现了72.04%和91.32%的mIoU和FB-IoU,同时获得了95.23%的Precision、95.08%的Recall和95.02%的F1得分,综合性能优于当前主流的分割模型。
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基于波动光学模型的光谱共焦色散物镜像差分析及校正
Abstract:
基于波动光学模型分析了像差存在时光谱共焦系统的光谱响应，并提出了像差校正方法。首先，介绍了系统的工作原理和色散物镜的色散模型，并建立了基于波动光学模型的光谱响应模型，研究并分析了像差对轴向光谱响应的影响；仿真结果表明，球差、彗差及像散会引起峰值高度降低；球差和像散会引起峰值波长发生偏移；而像散会使信号产生次峰现象，且导致边缘信号产生畸变。其次，基于计算像差理论，提出了对像差影响的峰值误差校正方法。最后，利用光谱响应信号的半高全宽验证了像差校正方法的有效性。结果表明，校正后的光谱响应峰值位置更加准确，信号更集中，分辨率提高。本文的研究内容对提高光谱共焦系统的测量精度和分辨率有一定的指导意义。
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双波段四通道光子晶体分束器设计
Abstract:
随着集成光路器件研究的发展，多功能光子晶体器件的需求越来越多，目前报道的光子晶体器件大多为单一波段单一功能，本文从多波段多功能集成化的角度，为解决光分束器多波段多功能集成化的问题，本文提出了一种基于多波段多功能一体化融合设计方法的二维三角晶格光子晶体类X形双波段四通道分束器，包括输入通道、双频耦和腔和输出通道三个部分，该器件能够在双波段四通道实现分束。通过时域有限差分法分析光波在该结构的传输特性，结果表明该结构在两个不同波段同时实现了分束。第一个波段中，对于波长为1.437μm的入射光波，通过右侧双通道对称分束输出，总透射率为96.32%。第二个波段中，对于波长为1.642μm的入射光波，通过左侧双通道对称分束输出，总透射率为82.36%。此外，该结构在两个波段中还能实现良好的滤波特性，滤波效率分别为99.5%和88.2%。
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CO2连续激光加工CFRP的能量传递规律研究
Abstract:
针对CO2 连续激光加工碳纤维复合材料（Carbon fiber reinforced polymer, CFRP）工艺质量的问题，提出了不同实验条件下单因素实验方法，进行了理论分析和实验验证，得到了激光功率和扫描速度对材料内部能量累积的影响规律，并对 CFRP 进行点射试验和图案切割试验。点射试验结果表明，当离焦量确定为 6 mm 时，激光光斑平均直径达到最小值1396.94 μm，此时激光加工效果最佳。图案切割试验发现，设定扫描速度不变时，能量的累积随着功率的增加呈现出先增大后减小的规律，并在功率为 40 W 时达到最大值 4077.35 μm；当功率不变时，扫描速度降低，能量累积减小至最小值 767.10 μm。经测量表面粗糙度后发现，功率是激光能量影响材料表面结构的主要因素。进行多次切割试验中，材料内部的能量累积随着加工次数的增加而增加。本研究的理论与试验为连续激光加工 CFRP 材料工艺提供指导。
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基于超表面的高效高功率圆极化转换器设计
Abstract:
针对高效率、高功率和小型化极化转换器应用需求，本文设计了一种基于超表面的透射型极化转换器。所设计的转换器由三层“S”形铜膜和两层介质组成，可使两个相互正交入射的电磁波产生不同角度的偏转，从而实现左旋圆极化（left-hand circular polarization, LCP）与右旋圆极化(right-hand circular polarization, RCP)的转换。仿真结果表明，极化转换器在5.70 ~ 5.90 GHz频率范围内，极化转换率（Polarization Conversion Ratio， PCR）达到90%，在5.88 GHz处，转换率可达99.9%，实现了较高效率的转换。对所加工的极化转换超表面开展了实验测量,测试结果和仿真结果吻合良好,验证了该设计的有效性。本文提出的极化转换器具备高效率的LCP-RCP极化转换性能，且可与密封罩相结合，实现高功率容量，具有较大的应用前景。
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复杂SAR影像轻量级视觉感知模型
Abstract:
复杂SAR影像场景下准确高效的目标检测算法能够提升监测装备的感知能力。针对海上复杂环境SAR图像舰船漏检、错检问题严重。提出一种复杂SAR影像场景下的轻量级视觉感知模型DH-YOLO（Double detection head-YOLO）。首先提出了低维双检测头网络结构，使用低维特征提取网络结构，融合双检测头完成特征融合和特征推理，解决SAR图像舰船小目标随着卷积导致的特征丢失问题；然后，提出了cosN-IoU损失函数，设计了新的锚框角度损失度量方式，并引入调节因子提高正样本的贡献。最后，提出了基于特征空间相似度的剪枝算法，依据滤波器相似度为可替换指标，完成网络特征信息剪枝，提高算法推理速度，降低算法复杂度、推理速度和模型体积，实现轻量化处理。为验证DH-YOLO算法的有效性，在SSDD、SAR-Ship-Dataset和HRSID中进行验证，结果表明，检测精度可分别提高至99.2%、98.5%、95.6%；融合剪枝算法，模型体积下降明显，可压缩至190KB；模型推理时间可降低至3ms以下。相较于当前主流算法，DH-YOLO在各方面均取得了不错的成绩，能够满足SAR图像实时舰船目标检测。
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基于二氧化钒超表面相位调制的太赫兹多功能器件
Abstract:
近年来，太赫兹波调控技术备受关注，开发太赫兹多功能器件以适用不同应用场景至关重要。然而，传统的太赫兹多功能超表面器件仅在单一极化波下进行设计，限制了超表面器件在不同极化操作下的应用潜力。针对这一问题，本文提出利用二氧化钒（VO2）的相变特性，通过调控VO2的温度，设计了一款极化依赖的可调谐太赫兹多功能超表面器件，研究了不同极化操作下所设计超表面器件的功能特性。当太赫兹线极化波入射时，超表面可实现宽/窄带吸收的动态切换：当VO2全部处于金属态时，超表面在3.0-3.3 THz的范围内实现了吸收效率超过90％的高效宽带吸收；当VO2全部处于绝缘态时，超表面则在3.55 THz处实现了吸收效率超过95％的窄带吸收。当太赫兹圆极化波入射时，根据超表面不同单元编码，在频率为0.97 THz处可实现分束、波束偏折、涡旋、分束涡旋、叠加涡旋和聚焦等功能。所设计的超表面具有可调谐多功能的特性，可适用太赫兹领域多种应用场景。
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基于扩散模型与移位窗口策略下的图像去雾方法
Abstract:
针对传统去雾网络存在的去雾后图像细节损失、去雾效果不理想等问题，本文提出一种基于扩散模型与移位窗口策略下的图像去雾方法。首先，使用压缩编码器将有雾图像和对应的无雾图像进行联合特征提取，再使用扩散模型（Diffusion Models, DMs）对特征进行优化。接着将优化后的特征与原始有雾图像一同作为输入，送入一个以U-Net(U-Network)结构为基础结构的去雾网络中，该网络将特征图通过移位窗口分区后，在每一个分区内使用通道注意力和空间注意力并行处理特征图像，能够更精确地捕捉图像中的信息相关性以及增强对重要特征的关注，经典的编码器-解码器结构能够有效地恢复图像的细节和边缘信息。实验结果表明，本文所提出的方法在多个公开数据集上PSNR提升0.47~2.62db。
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ROF系统中典型光电探测器转换效率的研究
Abstract:
随着光载无线通信系统（Radio over Fiber，ROF）的快速发展，光电转换效率已成为衡量其性能的重要因素。本文通过理论分析、仿真研究和系统实验探讨了影响光电转换效率的关键因素。首先，通过理论分析表明，当光斑形状与探测器光敏面匹配时，可实现最佳的光电转换效率；然后，通过ZEMAX仿真发现，在给定光源和传输距离的条件下，当光斑半径是探测器光敏面半径的1/2时，接收的光功率最大；继续改变激光发散角从3°增大至30°，光功率从3mW迅速下降至0.56mW、且光斑图像趋于饱和；此外，激光传输距离的增加也会导致光束束宽和发散程度增大，从而降低探测器的接收光功率。最后，搭建了一套小型ROF实验系统，通过CMOS相机光斑采集以及光功率探测实验验证了仿真结果的正确性。
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基于数据扩充和故障特征提取的ISAO-SVM断路器故障诊断研究
Abstract:
本研究提出一种断路器高效故障诊断方法。针对故障样本不均衡问题，采用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)进行样本扩充；采用蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的惩罚因子、分解层数进行自适应选取；计算分解后各分量的熵值和时域指标，构建多维混合特征向量，并采用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)实现故障特征的提取；在支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的超参数取值上，采用改进雪消融算法(Snow Ablation Optimizer, SAO)对SVM的参数进行寻优。将提取后的故障特征输入到SVM中进行故障诊断，实验结果表明，该模型能够较好的提取各样本的故障特征，具有良好的故障诊断效果。并将该模型与其他模型进行对比，该模型的诊断精准度均高于其他模型，具有较好的泛化能力。
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基于大气散射模型与斜率变换的红外图像增强
Abstract:
为了获得效果更理想的红外图像,提出了结合大气散射模型与斜率变换的红外图像增强方法。根据像素本身的像素值及其邻域像素的均值,将图像划分为高亮区域与非高亮区域,分别用改进的暗通道先验和标准的暗通道先验估计其透射率；然后,选取透射率最小的原图像中的像素值,作为大气光估计值,进而根据大气散射模型进行图像恢复；最后,提出了一种非线性斜率变换函数,对恢复的红外图像进行变换,以增强图像的亮度和清晰度。实验数据表明,与最新提出的部分图像增强方法比较,本文方法处理后的图像在亮度、对比度和清晰度上的效果更佳,对应的信息熵和平均梯度分别提升2.08%和5.92%以上,因此本文方法能更有效地应用于实际的红外图像增强。
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介质光栅/介电薄膜与银立方体复合结构的SPs研究
Abstract:
本文针对精确调控纳米复合结构表面等离激元特性的目标，提出一种由银立方体、介质光栅、介电层和金属薄膜组成的多层复合结构，采用时域有限差分法研究其电场增强特性。研究表明，随着光栅周期的增加，局域表面等离子体共振峰红移，光栅厚度的增加对共振峰位置影响较小，但显著增强了共振强度。当介电层相对介电常数为3至5时，局域与传播表面等离激元之间实现有效耦合，显著提升电场强度。介电层厚度的增加会削弱其与银薄膜之间的耦合，转为银立方体在局部区域形成高强度电场。因此，通过优化介电层的结构参数和介电性能，可以有效调控复合结构中的电磁共振效应，为高性能光学器件应用提供了理论支持。
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锥型全吸收式激光辐照能量测量装置设计
Abstract:
为了准确测量激光辐照能量，设计了一种锥型全吸收式激光辐照能量测量装置，该装置具备测量精度高、小型轻量化及模块化设计便于集成等优点。首先通过光学追迹仿真，在满足轻量化的前提下优化了锥体设计参数以实现最佳的理论吸收效率。随后在温度实验中得出测温电阻阻值与温度的线性关系，并通过温度标定实验建立了装置响应值与温度的线性拟合方程。最后搭建光路并进行能量测量装置响应标定实验，获取并分析了响应数据，提出了一种逃逸能量的补偿方法。实验结果显示，经补偿后的测量结果与功率计测量结果偏差为1.968％，表明该装置在激光辐照能量测量方面具有较高准确度，为激光能量测量提供了重要参考，对激光发射系统性能及激光传输特性的评估具有重要意义。
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星载激光对水下目标探测中的激光传播损耗与可探测深度研究
Abstract:
星载蓝绿激光对水下目标探测不受地理位置限制，通过反射的蓝绿激光信号实现有效探测，增强水下目标的隐蔽性。为解决激光能量衰减问题，本文建立完整的能量传输模型，涵盖自由空间、大气、大气-海水交界、水下及目标表面衰减，分析各部分衰减的影响因素。通过分析蓝绿激光在传输过程中的五步衰减，激光器发射峰值功率需达到20GW以满足链路能量需求。深入分析探测深度与卫星轨道高度、海水衰减系数、水面风速、激光发射能量之间的关系。随着轨道高度增加，探测深度逐渐减小，在100km至2000km的轨道高度范围内，探测深度急剧下降；超过2000km后，减小程度放缓。在600km、2000km、15000km和36000km的轨道高度下，探测极限深度分别为154.92m、144.89m、128.10m和120.80m。本研究为星载激光水下探测系统设计提供了理论依据。
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改进TaylorFormer的煤矿强光图像去雾方法
Abstract:
针对煤矿监控系统采集到的图像因强光照而导致目标对比不明显、弱边缘、噪声干扰等问题，提出基于多尺度TaylorFormer及长期上下文注意力的改进强光图像去雾模型。该方法通过泰勒展开来近似注意力机制中的Softmax函数，从而实现线性计算复杂度。同时引入多尺度注意力和多分支，用来获取强光照监控图像特征。在改进的TaylorFormer中添加长期上下文注意力机制，使得在削弱图像干扰信息的同时，能够加强有用目标特征。建立煤矿监控图像数据集，将本文改进方法与其他几种方法比较，并与基础TaylorFormer和多尺度TaylorFormer进行消融实验。通过实验验证了本文方法在峰值信噪比、结构相似性、特征相似性和信息熵上分别产生了较好提升，且去雾视觉效果较优。
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基于超弱光纤光栅的大桥箱梁挠度监测方法
Abstract:
为满足对主跨整体挠度的大范围、实时监测要求，提出了一种基于超弱光纤光栅（UW-FBG）阵列的箱梁挠度测量方法。理论探讨了基于光栅波长-挠度的曲线反演原理，ANSYS 仿真分析了应变反演挠度的误差，采用超弱光栅阵列黏贴在4.8 m跨度的矩形体上搭建了双端简支梁模型，实验测试的反演挠度和千分表测量挠度最大相对误差小于6.80%。在金海大桥的340 m主跨上连续铺设340个间距1 m的光栅，在荷载试验中监测到桥梁实时应变分布且最大约为416.3 με，通过利用曲线重构算法反演出桥梁受力的挠度约为-0.4010 m，实时展示静载试验不同载荷下的整体形变，为桥梁运行状态提供最直观的依据。
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基于边缘与注意力的递进式伪装目标检测
Abstract:
本文针对现有的伪装目标检测(Camouflage Object Detection,COD)网络模型不能充分利用各个层次之间的信息从而导致检测结果模糊的问题,提出了基于边缘与注意力的递进式网络(Progressive network based on edge and attention,EAPNet)。首先提出了边缘信息提取模块(Edge Information Extraction Module, EIEM),提取主干网络第一、三、五阶段的特征生成边缘特征图；然后提出了感受野与边缘特征聚合模块(Receptive Field and Edge Aggregation Module, RFEAM)聚合主干网络相邻阶段的感受野特征和边缘特征；最后利用所提出的注意力辅助融合模块(Attention-Assisted Fusion Module,AAFM)对相邻RFEAM的输出特征进行二次递进式融合。在三个COD数据集上的实验结果表明本文方法优于其他10个模型。
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基于改进YOLOv7-Tiny的煤矿井下轨道异物检测方法
Abstract:
煤矿井下的工作环境极为复杂，针对噪声、灰尘和阴暗区域导致目标漏检误检的问题，提出了一种基于轻量化网络融合的井下轨道异物检测方法。首先，对YOLOv7-Tiny网络框架进行针对性改进，引入FasterNet和GhostV2模块，在保持高性能水平的同时降低了模型复杂度。其次，结合ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制设计了ELAN_E模块，提高了模型对异物特征的敏感性。最后，采用Focal-EIoU损失函数优化坐标损失计算，进一步提升了检测准确性。实验结果表明，相较于YOLOv7-Tiny，提出方法在参数量和计算量方面分别减少了30.23%和15.15%。同时mAP(mean Average Precision)指标提升了1.2%，有效地提高了异物检测的精度和效率，为煤矿井下轨道区域入侵检测提供有效改进方案。
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K均值算法下逆向调制激光通信信号作用距离
Abstract:
【目的】激光通信信号作用距离在激光通信系统中起到决定性作用,其主要受信号传输中猫眼效应引起的衰减性和干扰性影响,导致逆向调制激光通信质量下降,为此研究基于K均值算法的逆向调制激光通信信号作用距离控制方法。【方法】分解逆向调制激光系统组成结构,其主要分为主动端、逆向端两个部分,主动端发射通信激光,逆向端对接收到的激光调制。在调制后通过逆向单元将调制通信激光原路返回至主动端,当接收到经逆向调制后的通信激光后主动端完成解调,实现激光系统的逆向调制通信,从而确定激光信号衰减与距离关系。以信号衰减与距离关系为基础采用K均值算法聚类初始衰减信号,确定激光信号衰减密度分布情况,结合光学追踪矩阵设定控制矩阵以猫眼抑制效应并控制衰减信号,保证逆向调制激光通信作业距离。【结果】实验结果表明,所研究方法可以实现不同类型通信模式中的光通信信号聚类,且能够给保证激光信号的传输强度和距离。【结论】所研究的K均值算法在逆向调制激光通信信号作用距离方法中表现出了优秀的性能,该方法不仅能够实现不同类型通信模式中光通信信号的聚类,还能够保证激光信号的传输强度和距离,为激光通信技术的发展提供了有力的技术支持,实际应用效果好。
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基于距离度量的鲁棒主成分分析低维表征算法研究（下）
Abstract:
主成分分析（principal component analysis, PCA）作为经典的数据分析和降维方法，在图像压缩、特征提取等领域得到广泛应用。然而，PCA对噪声极为敏感，以致降低了其鲁棒性。与鲁棒PCA低秩分解算法不同，鲁棒PCA低维表征算法力求在不去噪的情形下提升鲁棒性。本文以目标函数和距离度量方式作为切入点，对当前主要的鲁棒PCA低维表征算法展开分析。首先，基于数据样本的处理形式、目标函数和距离度量准则等，对鲁棒PCA低维表征算法予以基本阐述。其次，按照目标函数的距离度量方式，深入剖析了一阶到高阶PCA的诸多典型算法，揭示了距离度量方式对PCA的特征提取、重构误差等性能的影响。最后，对四个国际标准数据集进行实验分析，在不同噪声条件下验证了典型PCA低维表征算法的鲁棒性。
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基于距离度量的鲁棒主成分分析低维表征算法研究
Abstract:
主成分分析（principal component analysis, PCA）作为经典的数据分析和降维方法，在图像压缩、特征提取等领域得到广泛应用。然而，PCA对噪声极为敏感，以致降低了其鲁棒性。与鲁棒PCA低秩分解算法不同，鲁棒PCA低维表征算法力求在不去噪的情形下提升鲁棒性。本文以目标函数和距离度量方式作为切入点，对当前主要的鲁棒PCA低维表征算法展开分析。首先，基于数据样本的处理形式、目标函数和距离度量准则等，对鲁棒PCA低维表征算法予以基本阐述。其次，按照目标函数的距离度量方式，深入剖析了一阶到高阶PCA的诸多典型算法，揭示了距离度量方式对PCA的特征提取、重构误差等性能的影响。最后，对四个国际标准数据集进行实验分析，在不同噪声条件下验证了典型PCA低维表征算法的鲁棒性。
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基于色偏校正的多尺度融合水下图像增强
Abstract:
近年来，水下图像增强与复原技术已成为促进水下目标检测、海洋生物识别、海底测绘等领域发展的重要手段。由于水体对光的吸收作用和散射作用，水下图像常常会出现颜色失真、细节模糊和对比度下降等问题，限制了其应用。针对上述问题，本文提出了一种基于色偏校正的多尺度融合水下图像增强算法。首先，改进的颜色通道补偿方法对水下衰减的三通道分别进行补偿，并用自适应平台直方图均衡将三通道分布扩展，以校正色偏；其次，分别对图像亮度通道进行处理，得到对比度改善图像、细节增强图像和改善局部过亮和过暗图像；最后，将改善后的图像多尺度融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，所提算法在校正色彩失真、增强对比度、丰富细节和提升视觉效果方面均优于所考虑的典型水下图像增强方法。
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基于非对称编解码结构的井下轨道异物分割方法
Abstract:
煤矿井下轨道异物的侵入严重影响运输安全。针对当前算法对异物边缘信息分割效果差、实时性低等问题，提出一种非对称编解码结构的井下轨道异物分割方法。首先，编码阶段基于Transformer结构设计一种高效的多尺度特征提取主干网络，在保持精度的同时提升计算效率；其次，提出浅层特征增强模块解决井下异物边界难以精确分割的问题；之后，使用轻量级的Concat解码器用于融合不同尺度的特征信息，预测分割结果；最后，针对井下环境异物多样及其特征不均衡的特点，设计混合损失提高网络对各类异物的敏感程度和准确性。实验结果表明，本文方法的平均交互比、平均像素精度、分割速率均达到最优，分别是86.83%、92.49%、36.9fps，满足井下轨道异物分割任务中高准确性和实时性要求。
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非结构化道路场景可行驶区域分割
Abstract:
针对现有图像分割算法面对非结构化道路场景，无法同时满足准确性和实时性需求的问题，本文提出双分辨率语义分割网络(Dual Resolution Semantic Segmentation Network, DRSNet)进行实时图像分割。在高分辨率分支引入自注意力机制，去除冗余信息，在低分辨率分支的特征提取阶段采用多尺度特征图提取策略，提高对不规则边界和混淆类的识别；提出一种改进的金字塔池化模块减少模型参数，实现网络轻量化；通过对特征图加权的方法来融合双边特征，减少非结构化场景中关键信息损失。本文算法在自制的非结构化数据集上以93.77帧每秒的速度，平均像素准确率达到77.02%，实现了64.39%的均交并比，相较于Deep Dual Resolution Networks(DDRNet)提高了11.23%，且高于Segformer、PSPNet等分割网络。实验结果表明，该模型在分割精度和推理速度上达到更好的平衡。
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基于距离变换的稠密点云配准算法
Abstract:
点云配准在计算机视觉领域有着关键作用，涵盖三维重建、目标识别及机器人导航等多个领域。当前传感器技术的进步使得稠密点云数据的获取更为容易，模型几何细节也更加精确。然而，稠密点云的处理面临诸多挑战，如计算复杂、效率低下等。本文针对此提出一种基于距离变换的稠密点云配准算法。该算法首先通过距离变换技术对源点云和目标点云进行投影，获取不同视角下的距离变换图。接着以两图差异作为目标函数，利用梯度下降算法优化点云间的变换关系，经多次迭代实现准确对齐。在 Stanford 3D Scanning 数据集上的实验显示，本算法在处理稠密点云时精度高、速度快，配准数十万点云仅需约 2 秒，误差小于 0.3°和 0.5mm，具有广阔的应用前景。
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基于膜片F-P干涉的高灵敏光纤地铁隧道异常振动探测技术研究
Abstract:
对地铁隧道异常振动进行安全检测和预警是保障地铁安全运行的重要保障。本文针对地铁隧道异常振动和外界入侵应用场景研发了膜片F-P光纤干涉式高灵敏度次声波传感探头及准分布式光纤地铁隧道异常振动探测系统。该系统通过在地铁隧道的上行线和下行线不同位置布设多个高灵敏的光纤声波传感探头，用于探测隧道内部或隧道上方机械设备施工时产生的次声波信号，由传输光纤光缆将信号传输至系统主机，经系统主机处理与分析，对异常振动信息进行报警，进而实现对地铁隧道异常振动的全天候、全时段实时检测。研发的次声波传感器的频率响应范围为0.1~100 Hz；灵敏度为1047 mV/Pa（@ 0.1Hz）~5445 mV/Pa（@ 12.5Hz）。在广州地铁对探测系统进行了应用验证测试，测试结果表明该系统可以准确识别列车激励导致的隧道结构受迫振动信号，并实时做出反馈。
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基于CNN-Transformer的非对称RGB-D语义分割
Abstract:
RGB-D语义分割已被广泛研究，并取得显著效果。传统方法使用简单的策略来融合RGB和深度特征，难以有效利用多模态信息。此外，现在的方法大多采用双流Transformer提取信息，导致参数大幅增加，从而阻碍了它们的实际应用。为解决该问题，本文结合Transformer和CNN设计RGB-D语义分割网络，利用Mix Transformer提取深度特征，使用ConvText提取RGB特征。为有效利用RGB信息和深度信息，设计特征交互互补模块实现特征提取过程中的RGB信息和深度信息的交互与校正。为有效的融合RGB和深度特征，提出非对称特征选择融合模块融合RGB特征和深度特征。在NYU Depth V2和SUN RGB-D两个数据集上的大量实验结果表明，该方法可以有效的对室内复杂场景实现快速有效的分割。
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基于梯度优化的类激活映射及其显著性图的生成研究
Abstract:
类激活映射(class activation mapping, CAM)通过生成显著性图来解释深度学习模型的决策过程。然而，现有CAM方法在生成显著性图时，难以兼顾精确度与鲁棒性。本文提出了一种基于多阶梯度优化的CAM方法——multi-step gradient class activation mapping (MG-CAM)，通过引入多阶梯度优化策略，融合多维特征信息，动态调整特征图的权重分布，以提升显著性图的精确表达能力与可靠性。在ImageNet数据集上设计了实验，结果表明，MG-CAM在多个评价指标上均有良好表现。此外，MG-CAM通过了健全性检查和消融实验，验证了其对模型参数的敏感性和多阶梯度优化策略的有效性，为提高深度学习模型的可解释性提供了一种研究思路。
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一种高可靠性的光电容积脉搏特征提取方法
Abstract:
光电容积脉搏波可以反映血糖浓度,因此准确提取光电容积脉搏信号对血糖监测具有重要意义。本文提出了一种针对光电容积脉搏特征值提取的优化方法,可以消除局部异常信号进而提高无创血糖检测的精准度。该方法将采集到的脉搏波信号经过经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)去除高低频噪声后,分解成多个子信号,并利用基于动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)对分解后的子信号进行两两相似度判别计算,识别并剔除异常子信号,随后分别建立保留与剔除异常子信号的两种数据集合,最后提取各自的相关特征参数进行对比分析。实验结果表明,相对于保留异常子信号的集合,利用DTW算法剔除异常子信号的集合中所提取的特征参数的峰峰值、上升支、下降支速率以及信号长度数据集合的标准差分别降低了31.6%、14.8%、44.2%以及28.5%,表明利用该方法可以提升特征值提取的可靠性。此外通过利用该优化的特征方法可以将光电容积脉搏波特征值的采集稳定性提高44.4%,证明了该方法在无创血糖监测中的实用性与可靠性。
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基于渐变热压塑料光纤和干涉膜的液位和温度同步测量方法研究
Abstract:
为了消除液位测量过程中，环境温度漂移的影响，本文提出了一种渐变热压塑料光纤和PE干涉膜复合结构传感器。基于液位改变引起渐变热压光纤中透射光强的正比变化，采用透射光强解调液位高度；同时通过塑料光纤间固化PE薄膜构建F-P干涉仪，用于感测环境温度的影响；最后借助同时解调某一干涉峰的峰位波长和透射光强，实现液位和温度的同步测量，进而消除液位测量过程中环境温度的交叉影响。实验结果证明，在0-65 mm液位范围内，液位感测灵敏度可达0.552 %/mm。该传感器具有成本低、易于批量生产、强的鲁棒性，尤其可通过增加串联热压光纤段数目，按需增大液位测量范围等优点，可广泛用于石油储运、化工、智能制造等领域。
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量产晶硅太阳电池光电转换性能的测评方法研究
Abstract:
本文研究了一种测试与评价量产晶硅太阳电池光电转换性能的方法，获得量产晶硅太阳电池的最佳光电转换效率的潜力及其性能优化的空间。该方法在产线上引入Suns-Voc 测试，并结合模拟太阳光照下J-V测试直接获得每个电池的双二极管物理模型的光电参数；优选每个实测最佳参数，利用双二极管物理模型数值计算电池的极限光电转换效率及每个光电参数提升至最佳值对批量电池性能的影响。将该方法应用于批量制备的工业级尺寸PERC晶硅太阳电池，结果表明：实验测得量产PERC太阳能电池的均值光电转换效率为22.49%,其极限光电转换效率具有达到22.90%的潜力；依次优化短路电流密度JSC、第一复合电流J01、第二复合电流J02及串联电阻Rs，批量电池的均值光电转换效率能够依次绝对提升0.09%、0.09%、0.11%和0.14%。基于上述研究，该测试和评价光电转换性能的方法可以为优化量产晶硅太阳电池的性能提供指导。
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Lite-EfficientNet：空间信息优化与轻量网络融合
Abstract:
传统的1×1卷积在进行升维和降维操作时，没有对空间信息进行处理，从而带来较多的计算冗余并造成性能下降。针对该问题，本文提出一种将空间信息优化与轻量网络相融合的网络架构Lite-EfficientNet，该架构将轻量化网络ShuffleNet中的Shuffle块嵌入EfficientNet网络，并引入一种自适应空间信息卷积（ASC）单元，通过学习一组与输入数据相关的偏移量自适应地调整1×1卷积的位置，从而有效恢复1×1卷积丢失的空间信息，实现了计算效率和性能的优化。实验结果表明ASC单元在减少计算复杂度的同时，显著提高了模型对空间信息的捕捉和整合能力，验证了其在高效网络设计中的潜力。与现有的轻量级模型相比，Lite-EfficientNet在ImageNet1k数据集上的分类准确率和推理速度均有所提升，在目标检测和实例分割任务中也具有广泛的适用性。
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激光偏振参数对不同初始位置高能电子辐射特性的影响
Abstract:
为探究不同偏振参数特性的激光脉冲对激光场内不同初始位置的高能电子运动与功率辐射分布影响，以电磁学基本方程为基础建立电子激光对撞模型，借助MATLAB软件分析模拟出了不同偏振参数下不同初始位置的电子辐射空间分布特点。研究表明，随着偏振参数从0到1增加，其与不同位置的电子对撞产生的空间辐射分布呈双峰状向四周过渡；在初始位置一定时，辐射分布随偏振参数增大双峰逐渐下降扁平；在偏振参数一定时，辐射分布随初始位置变化而显现微小变化。同时发现在偏振参数为0.7，电子初始于z正半轴上距原点30μ?m位置出现电子单位空间立体角辐射最大值。
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基于FBG的形状传感技术研究进展
Abstract:
光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)由于其高精度和免受电磁干扰特性，在传感器领域受到了广泛关注。基于FBG的形状传感是一种新兴的形状传感技术，这种传感器通过在多点上嵌入FBG，捕捉并分析结构形变，无需外部视觉辅助即可实现形状传感。此外，该技术具有高度灵活、易于集成安装及高精度等优点，特别适用于航空航天、汽车工业和桥梁等大型结构的实时健康监测。本文从FBG形状传感原理切入，介绍了FBG形状传感技术关键的3个方面，即温度补偿技术、光纤光栅解调技术和空间重构算法，综述了这些关键技术的研究进展，对其中的具体方法进行了对比分析，探讨了当前面临的主要挑战和未来的发展方向。
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基于龙贝格解算旋转波片型偏振仪Stokes参量的误差分析
Abstract:
旋转波片型偏振仪是最常用的测量光束偏振态的仪器。基于旋转波片型偏振仪可以通过傅里叶变换解调将Stokes参量的计算问题转化为定积分的求解问题。在该系统中，波片快轴方位角误差是影响旋转波片型偏振仪的主要误差源之一。同时求解定积分所采用的解算算法也会影响Stokes参量最终获取精度。为了探究波片方位角误差和Stokes参量解算算法对获取被测目标Stokes参量的影响，本文首先对旋转波片型偏振仪中的波片方位角误差在复化梯形、复化辛普森、龙贝格数值积分三种解算算法下进行仿真分析，然后在波片方位角误差一定时，对不同偏振态下的目标进行了Stokes参量的误差分析。仿真结果表明，三种算法的全Stokes参量的解算误差都随着波片方位角误差的增大而增大，同时随着采样点的增加，全Stokes参量的解算误差也会越来越小。使用龙贝格数值积分算法的解算误差最小，S0、S1、S2、S3的解算误差分别为0.0092%、0.0184%、0.3133%、0.0785%（波片方位角误差在[-2?,2?]，采样点数n=128时）。不同偏振态对各Stokes分量测量误差影响不一致，经计算各Stokes参量的最大误差均出现在目标反射光Sin=[1 1 0 0]附近。该研究方法和结果可以为基于旋转波片型偏振成像仪的误差分析研究提供一定的研究思路和理论参考。
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各向异性CFRP分层缺陷激光超声检测机理研究
Abstract:
碳纤维复合材料（Carbon fiber reinforced polymer, CFRP）的多相体系结构特点使得其在加工和使用过程中易产生分层、孔隙和脱粘等缺陷/损伤。缺陷/损伤的存在会极大影响材料的使用寿命，传统的检测方法难以实现对CFRP内部不同类型和大小的缺陷/损伤的准确识别，因此可远距离激励及大角度入射的激光超声技术在CFRP缺陷/损伤无损检测中有良好的应用前景。本文基于激光热弹效应，采用有限元方法分析了不同参数脉冲激光作用下CFRP内部的温度、应力和应力位移分布，并对超声波在碳纤维不同方向的传播特性进行了对比研究。在此基础上，在多层CFRP层间设置缺陷，通过对反射回波信号的特征分析实现对CFRP分层缺陷的定位。研究结果表明，当分层缺陷位于一、二层之间时，通过反射纵波可以实现对缺陷长度不小于0.1mm的分层缺陷的定位检测，不同探测点的检测误差都可以控制在在2%以内。当缺陷位于二、三层之间时，利用反射回波也能检测到长度大于0.5mm的分层缺陷。
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基于非对称定向耦合结构的硅基四通道模 分（解）复用器
Abstract:
为了提高片上光互连的传输容量，提出了一种基于多相位匹配原理的紧凑型四模（解）复用器。该混合（解）复用器件将TE模的锥形非对称定向耦合器（ADC）与TM模的传统的非对称定向耦合器（ADC）相结合，并采用绝热锥形连接每个部分。设计了一种基于三波导耦合器（TWC）结构的偏振分束器（PBS），用于组合/分离 TM0 和 TE0 模式。通过锥形化 TE 模式的 ADC，可以加宽工作带宽，降低偏振依赖性，并提高制造容差。传统 TM 模式的 ADC 可缩短原本因锥形波导而增加的器件总长度，使得器件总耦合长度仅为 22.98μm。实验结果表明，两个高阶模式的插入损耗均小于 0.48dB，中心波长处的模式串扰小于-21.2dB。因此该器件可作为高度集成的片上模分复用（MDM）系统的关键功能部件。
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基于非下采样轮廓波变换的子孔径拼接技术研究
Abstract:
针对传统的拼接融合方法处理子孔径的重叠区域会出现拼接痕迹和中高频部分数据丢失的问题，本文提出了基于非下采样轮廓波变换方法进行子孔径重叠区域融合。该方法可使各子孔径的重叠区域分解成低频和高频系数矩阵。然后，采用不同的方法对低频和高频系数矩阵进行融合处理，获得新的系数矩阵，最后通过逆变换获得整体面形。本文对该算法进行数值仿真，结果表明本算法能够还原原始面形。对200 mm口径平面镜和40mm×310mm长矩形平面进行检测，与全口径面形的测量结果对比，并采用功率谱密度对本文算法和均化融合拼接面形进行分析。实验结果表明，拼接所得的面形和全口径面形分布基本一致，且能够消除拼接痕迹并保证中高频数据不丢失。
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基于交互引导网络的小样本肠道息肉分割
Abstract:
肠道息肉分割能够精准定位息肉在结肠中的位置，为临床医生判断是否癌变以及癌变的可能性提供了依据。然而，现有的肠道息肉分割方法仍然存在两个方面的挑战：（1）分割模型的性能过度依赖逐像素标注的训练样本；（2）现有方法对有限标注的样本集利用不充分，往往引入冗余和无关干扰信息，难以应对新出现、新病变等复杂多变的肠道息肉分割问题。为此，利用支持分支和查询分支的双分支网络，设计了一种基于交互引导网络的小样本肠道息肉分割新方法。首先，利用支持图片的真实掩码将支持图片的编码特征划分为目标前景和背景，并在前景特征上计算自注意力，增强目标区域特征的鲁棒性。其次，建立支持前景和查询混合特征的交叉注意力，促进查询混合特征的前景和背景分离，降低查询混合特征中无关背景噪声的干扰。最后，以交叉融合特征生成指导查询分支中未知区域掩码预测的原型集。在bkai-igh-neopolyp、CVC-ClinicDB和EndoTect_2020_Segmentation_Test_Dataset数据集上进行了测试，实验结果验证了所设计方法的优越性。
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基于多标签语义相似性引导的跨模态哈希检索方法
Abstract:
针对现有哈希方法在模态专属信息保持、多标签语义嵌入、哈希函数判别性三方面存在的不足，本文提出基于多标签语义相似性引导的跨模态哈希检索方法。在哈希码学习阶段，该方法通过学习两个模态的独立潜在表示空间保留不同模态的专属信息，然后在语义嵌入过程中引入保护间隔和多标签相似性约束，在建立模态间联系的同时，充分考虑了语义及重叠标签信息对跨模态表示对齐的监督作用。在哈希函数学习阶段，该方法引入语义哈希约束项，同时利用语义相似性和哈希码来指导哈希函数的学习，改善哈希函数的判别性。在3个基准数据集上与9种先进哈希方法的大量对比实验结果验证了所提方法在跨模态检索任务上的有效性和先进性。
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长周期光纤光栅高灵敏度折射率传感研究
Abstract:
基于长周期光纤光栅(LPFG)对环境折射率变化敏感的特性，本文提出了一种基于强度检测的LPFG高灵敏度折射率传感方案。理论分析和仿真验证了LPFG谐振峰强度对外界折射率变化敏感的特性；同时，仿真了应变对LPFG谐振峰强度的影响，通过对比0和200με下LPFG谐振峰强度随环境折射率的变化，验证了增加应变可以实现折射率传感灵敏度的提升。经过实验验证，在1.4498-1.4558的折射率范围内，LPFG折射率传感初始灵敏度为1985dB/RIU；通过增加应变，在1.4498-1.4568的折射率变化范围内，LPFG折射率传感灵敏度提升到3182.9dB/RIU，可以实现高灵敏度的折射率传感。该传感方案具有结构简单，折射率传感灵敏度高等特点，在生物、化学及环境参数检测等领域具有潜在的应用价值。
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基于变分模态分解与非对称双S函数拟合的光纤SPR传感器畸变信号解调算法研究
Abstract:
在光纤表面等离子体共振（Surface Plasmon Resonance，SPR）传感器表面修饰功能化膜层能够有效提升传感器灵敏度，但同时会导致传感器的透射光谱畸变，系统信噪比降低。因此本文通过引入变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）滤波算法提升系统的信噪比，引入非对称双S函数法拟合共振波长，改善信号的畸变问题。本文理论上阐述了VMD算法以及非对称双S函数应用于光纤SPR生物传感系统的理论基础。实验上搭建了光纤SPR生物传感系统，并对实验数据采用多种降噪以及拟合算法进行了处理。结果显示，在提升信噪比方面，与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法相比，VMD滤波能够有效提升系统的信噪比（信噪比从53.72 dB提升到61.57 dB）。在解决信号畸变方面，与最小值法、质心法相比，非对称双S函数法拟合度更高。进一步地，使用所提出算法对光纤SPR传感系统监测C反应蛋白的透射光谱数据进行了解调，结果表明，传感器的最低探测浓度相比于EMD算法由1.119 ug/ml下降到0.429 ug/ml。这一研究结果对于提升光纤SPR生物传感系统的商业应用价值具有重要的意义。
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融合小波变换与残差通道注意力的图像去雾算法
Abstract:
针对深度学习去雾算法未能充分利用非均匀分布下雾天图像的局部特征问题，提出一种融合小波变换与残差通道注意力的生成对抗去雾算法，通过构建小波-编解码器子网络和数据拟合子网络的双分支结构来复原图像。其中小波-编解码器网络利用小波变换的分解与重构代替上下采样提取图像的多尺度特征，并设计一种兼顾上下文信息的扩张卷积网络，增加了网络对纹理细节和边缘特征的捕获；数据拟合网络通过构造残差通道注意力块来增强关键特征的表达能力。此外，引入小波结构相似性损失，约束生成器输出，提高对图像内容敏感度。实验结果表明，所提算法在不同数据集上取得良好的去雾结果，且客观指标也优于大多现有算法。
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基于DNA置乱和光混沌医学多CT图像加密算法研究
Abstract:
针对现有的基于比特置乱和图像重组的多图像加密算法存在置乱期间算法时间过长和加密复杂度低的不足，本文提出了一种基于比特置乱和图像DNA(Deoxyribonucleic acid)重组的医学多CT（Computed Tomography）图像加密算法，该算法的特点是叠加了DNA重组，加快了置乱速度，提高了密钥的复杂度。首先，提取各个输入图像的像素值，将它们重新组合成N张 的新像素图，再转化为二进制矩阵，通过DNA重组转化为DNA密码；接着采用3D（Three-dimensional）比特置乱的方法，对DNA密码的高位和低位进行对应的置乱；最后通过异或扩散的操作得到了密文图像。仿真测试表明，该算法生成的光混沌序列具有良好的随机性和复杂性，加密的密文图像能够抵御常见的攻击方式，对密钥和明文的变化具有足够的敏感性，具有良好的安全性能。
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五能级双梯形原子系统的克尔非线性解析模型
Abstract:
多能级原子系统是获得克尔非线性的一种可操控光学介质，本文旨在对87Rb原子五能级双梯形结构中的克尔非线性进行理论研究。利用半经典的密度矩阵方程组迭代微扰方法，分别导出了静态原子和热运动原子的线性极化率及非线性极化率的解析表达式。研究表明，这种五能级原子介质在四个光场量子相干作用下表现出多重电磁感应透明性（EIT），克尔非线性总是与吸收光谱反向相关，在每个EIT区域都出现一对克尔非线性系数的正负峰值。还阐明了多普勒效应对吸收谱的增宽作用和色散斜率的压窄作用。该解析模型可以方便地拟合实验数据，并应用于光子器件。
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基于棱柱式空间阵列结构的四维加速度传感器研究
Abstract:
全面监测井下随钻过程的振动信息是钻井工程领域的重要研究课题。组合式加速度空间阵列传感器由于本身结构特性及解耦原理可以测量钻杆实际旋转中心处的振动信息，但测量精度较低、解耦算法的普适性较差、且无法定位旋转中心，难以满足井下随钻过程的振动测量需求。本文设计了一种n棱柱式3n(n≥3)轴加速度传感器阵列模型，将传感器个数n引入解耦算法，可根据钻杆内外径的不同尺寸改变n的取值，借助Matlab推导旋转中心定位算法，并利用Ansys仿真软件模拟了在给定振动条件下钻杆横截面上的加速度分布，以分析该四维加速度传感器的测量误差和旋转中心的定位误差。结果表明设计的四维加速度传感器阵列模型线加速度平均测量误差为0.17%，角加速度测量误差为0.01%，定位误差为0.73%，为油气领域随钻测量与传感器阵列设计提供了借鉴。
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基于全局-局部特征融合的人脸图像修复方法
Abstract:
针对现有算法在处理大面积不规则破损的人脸图像修复时存在伪影和对上下文信息关注不足的问题，我们提出了一种基于全局-局部特征融合的人脸图像修复方法。首先，采用小波掩码混洗下采样模块，加强模型对边缘纹理局部特征的学习能力，从而解决修复过程中对人脸局部细节提取不足的问题。其次，设计全局通道加权注意力提取全局特征，使模型有针对性地关注当前任务中更为重要的特征通道，有效减少处理不必要信息的计算量，为确保最终高质量输出的重要性，模型可以选择地过滤和调整信息流。最后，采用多尺度池化模块为提取到的两种特征进行自适应融合，模型可以更好地过滤掉噪声并保留有用的信号，从而提高了算法在复杂环境中的适用性和鲁棒性。从端到端的学习中，模型能够同时优化全局特征和局部特征，从而使得最终特征图获得更加丰富的语义信息。实验结果在CelebA-HQ高清人脸数据集上验证，定性实验显示我们的方法在清晰度和合理性上优于对比方法，定量实验中的结构相似性指数、峰值信噪比、学习感知图像块相似度以及L1损失指标均表现出显著优势。综上所述，本文提出的方法在修复人脸图像任务中表现出更好的效果。
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基于薄膜铌酸锂的光子集成FBG解调系统
Abstract:
本文提出了一种新型基于薄膜铌酸锂脊型光波导微纳结构的光纤布拉格光栅传感系统，其核心器件是集成了一个基于非平衡Mach-Zehnder干涉仪的电光布拉格偏转调制器。利用非平衡Mach-Zehnder结构将光纤布拉格光栅中心波长的漂移转化为相位调制，并通过电光调制转化为强度调制，从而完成波长解调。采用有限元方法，当中心波长为1.55 μm时，非平衡Mach-Zehnder干涉仪的半波电压为29.4 V，解调效率为2.03 V·cm，器件消光比大于54 dB。电光布拉格偏转调制器的最大衍射效率为68%，远高于本系统所需的衍射强度。通过片上集成化设计，相比传统解调系统，该系统有效减少了体积和传输损耗。同时，在外加10 kHz动态信号测试中表现优异，显示出其在高频应变测量中较大的应用潜力。
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聋人健美操学习眼动追踪数据集构建与分析
Abstract:
现有的公开眼动数据集中，针对聋人群体的采集与构建几乎处于空白状态，且眼动类型分布不均衡，规模较大及标签覆盖完整的数据集较少。为解决这些问题，本文提出并构建了聋人健美操学习眼动数据集（Eye Tracking for Deaf Aerobics, ETFDA）。首先，借助眼动追踪技术采集112位聋人、54位听人的数据，填补聋人数据的缺失。其次，通过录制健美操视频作为刺激材料，诱发扫视和平滑追踪眼动类型，改善眼动类型分布不均衡的问题。最后，经过预处理、特征提取以及标注等步骤，构建了包含约133万条记录、覆盖四种眼动类型标签的数据集，以丰富现有眼动数据集资源。基于此数据集，一方面通过对比聋人与听人的眼动特性，结果揭示了二者间具有显著性差异，为理解聋人视觉认知机制提供了新的视角；另一方面，通过与其他公开数据集比较分析与算法验证，结果表明该数据集眼动类型分布是更为均衡的，标签是精细有效的，具有重要的应用价值。
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改进YOLOv7的绝缘子与均压环缺陷检测方法
Abstract:
针对YOLOv7算法在复杂背景干扰下对输电线路中绝缘子与均压环进行检测时容易出现漏检、误检的问题，提出一种改进YOLOv7的输电线路绝缘子与均压环缺陷检测方法。首先，在主干网络中引入GSConv模块，实现不同通道间特征信息的交换，提高模型检测精度的同时降低了参数量；其次，将基于归一化的注意力(Normalization-based Attention，NAM)与C2f(CSPLayer_2Conv)结构相结合，构建NAM-C2f模块，重构原模型的Head网络，增强融合后特征的质量，提高了模型的检测精度；再次，引入全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)于检测层前，提升了对缺陷目标的识别能力，减少了漏检、误检问题的发生；最后，采用MPDIoU Loss作为模型的边框回归损失函数，提高了模型的收敛速度和回归精度。实验结果表明，改进后算法的平均精度均值达到了95.13%，相比于原算法提升了6.57%，参数量下降了5.59MB，有效提高了对输电线路中绝缘子与均压环缺陷目标的检测精度，改善了检测任务中出现的漏检和误检问题。
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DSCP-UNet：路面痕量裂缝的轻量级检测方法
Abstract:
针对现有路面裂缝检测方法存在参数量多、精度低的问题，提出了路面痕量裂缝的轻量级检测方法DSCP-UNet。首先，通过构建轻量化卷积模块(diminutive group convolution,DGConv)和自适应池化模块(self-adaptive pooling,SAPool)达到维持检测精度和降低模型参数量的目的，并使用双通道注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)提升模型对裂缝特征的关注度。其次，设计往返采样模块(pyramid attention with sampling group,PASG)，增强模型分辨裂缝特征的能力。然后，基于特征融合结构，使用PixelShuffle上采样模块解决裂缝特征图边缘模糊的问题。最后，构造混合损失函数，解决数据集类别不平衡的问题。实验结果表明，所提方法参数量仅为3.07MB，且CFD任务测试的召回率为84.53%，F1值为72.76%，Crack500任务测试的召回率为71.36%，F1值为75.14%，综合性能优于UNet、CPFNet、PIDNet和DDRNet。DSCP-UNet具有轻量化、高精度和实时检测的优点，为路面裂缝的语义分割提供了解决方案。
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基于位置度量关系的自动驾驶3D目标检测
Abstract:
针对现有的基于激光雷达的3D目标检测网络中的损失函数存在优化难度较大，计算成本高，检测精度低的问题，提出一种改进的激光雷达3D目标检测网络。首先，使用全新的交并比损失函数来更好的度量预测框和真实框的位置关系；随后，优化现有网络的特征编码方式以获取更丰富的点云特征；最后，对锚框正负样本阈值设定进行改进实现更合理的正负样本分配。针对自动驾驶领域，利用KITTI数据集进行相关的实验验证。实验结果显示，改进网络相对于基准网络在KITTI数据集行人和骑行者等小目标分别检测精度提升6.57%，4.60%，平均检测精度提升5.81%。
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基于低精度ADC和GSIC检测的无蜂窝大规模MIMO系统性能分析
Abstract:
针对无蜂窝大规模MIMO系统中接入点(Access Points，APs)的激增，其硬件成本成为了一个重要问题。为了有效降低硬件成本，可以考虑在APs处配置低精度ADC，所以本文研究了在空间相关的瑞利衰落信道上使用低精度模数转换器(analog to digital converter, ADC)的无蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的性能。提出分组串行干扰消除(group successive interference cancellation，GSIC)检测，并将线性最大比值合并(maximum ratio combining，MRC)检测、迫零(zero forcing，ZF)检测和非线性MRC-SIC、ZF-SIC检测作为其特殊情况。利用加性量化噪声模型，推导了非理想信道状态信息(channel state information，CSI)下的频谱效率的闭式表达式。为了进一步研究低精度ADC架构的潜力，还研究了该系统的能量效率。仿真结果表明，与线性检测相比，SIC检测系统具有较高的频谱效率和能量效率，并且ZF-GSIC检测下的系统性能高于MRC-GSIC检测。此外，使用低精度ADC，在较少的组数下，本文所提GSIC检测下的系统的频谱效率和能量效率非常接近传统SIC检测。
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基于野马优化算法的级联改进型拉曼光纤放大器设计
Abstract:
本文利用掺铒碲酸盐光纤设计了一种多泵浦级联改进型拉曼光纤放大器（Raman fiber amplifier，RFA），并使用野马优化算法（wild horse optimizer，WHO）优化了RFA的各级泵浦参数、传输介质长度以及噪声，以获得最大可能输出增益、低增益平坦度。此外，通过使用灰狼优化、差分进化、免疫优化等其它元启发式技术来优化同一RFA模型，分析不同优化策略下RFA的性能。WHO被证明是一种更好的优化技术，其优化后的模型在1530-1630 nm带宽范围内平均输出增益为44.64 dB，增益平坦度为0.71 dB。此外，还分析了算法对噪声增益的影响，结果表明所设计的RFA能有效降低双向瑞利散射噪声和自发辐射噪声。这证明所设计的RFA具有良好的性能，给下一代光通信网络放大器的设计提供了参考。
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基于光子晶体AAH腔的八信道密集波分复用器
Abstract:
本文提出了一种基于光子晶体AAH腔的八信道密集波分复用器，结合耦合模理论建立模型并分析传输性能，采用三维时域有限差分法仿真进行验证。仿真结果显示，该器件在1558.4nm、1557.6nm、1556.8nm、1556nm、1555.2nm、1554.4nm、1553.6nm和1552.8nm工作波长下可实现信道间隔为0.8nm密集波分复用功能，且插入损耗最低可达0.22dB，信道串扰最低可达-61dB。谱线宽度均为0.2nm，八信道器件尺寸仅。该器件具备低损耗，低串扰，窄线宽的优点，且结构简单，易拓展信道数，可应用于高速大容量光通信系统。
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基于激光散斑的人体脉搏波测量方法的研究
Abstract:
针对日益增长的无感、无接触体征监护需求，本文研究了一种基于激光散斑的数字相关方法来实现人体脉搏波的实时监测。首先在数字散斑相关方法中使用不同相关函数、整像素和亚像素位移搜索算法，获取适用于脉搏波测量的最佳选择。接着对整像素粗精搜索算法进行改进，优化局部极值问题，提高整像素搜索可靠性。为了平衡计算时间和测量精度，给出一种搜索子集大小的选择准则。然后，提出一种分数阶傅里叶变换和完全自适应噪声集合经验模态分解的融合滤波方法，以减轻光照、基线漂移和运动伪影对脉搏波测量的干扰。最后通过实验验证，本文对基于激光散斑的人体脉搏波测量方法所做出的优化方案是有效可行的。
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一种基于奇偶校验码改进的IPC-PSD-SCL译码算法
Abstract:
针对奇偶校验码辅助极化码串行抵消列表(PC-SCL)译码算法译码性能不佳以及复杂度较高的问题，将提出的改进奇偶校验码以及低复杂度的路径分裂决策辅助极化码串行抵消列表(PSD-SCL)译码算法中的阈值判决思想相结合，提出一种改进的奇偶校验码辅助PSD-SCL(IPC-PSD-SCL)译码算法。该算法在极化码编码阶段对信息序列分段，在每段后放置改进的奇偶校验码，辅助PSD-SCL译码算法在译码过程中对错误路径进行裁剪，提高译码性能；同时，该算法可对高可靠性比特直接进行硬判决，以减少分裂次数，降低译码复杂度。仿真结果表明，所提出的IPC-PSD-SCL译码算法能在一定程度上改善纠错性能且具有更低的译码复杂度。
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基于改进非常数模均衡算法的轨道角动量复用通信方案
Abstract:
针对大气湍流的影响，将原本用于多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)无线通信的改进非常数模均衡(Non-constant Modulus Algorithm, NCMA)算法用于轨道角动量(Orbital Angular Momentum, OAM)复用通信系统。该算法根据信道特性预设均衡器，采用分段式步长公式更新抽头系数。通过研究步长公式中预设参数对改进NCMA算法的影响，确定最佳参数取值。在此基础上，对比恒模半盲均衡(Constant Modulus Algorithm, CMA)算法、NCMA算法及改进NCMA算法的性能。结果表明，改进NCMA算法迭代次数仅为NCMA和CMA算法的1/3和1/5左右。弱中湍流下，对系统进行均衡后，改进NCMA算法可使平均误码率降低0.7个数量级，而NCMA和CMA算法仅能降低0.6和0.4个数量级；强湍流下，改进NCMA算法使系统平均误码率降低0.3-0.5个数量级，而采用NCMA和CMA算法仅降低0.03-0.3个数量级。因此，改进NCMA算法可有效改善通信质量。
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涡旋阵列光束对二氧化硅微球的俘获
Abstract:
本文研究了高斯涡旋阵列光束在源平面的电场表达式和光强分布，基于ABCD矩阵与Collins公式得到了通过透镜聚焦后的电场表达式及其光强分布，分析了在瑞利散射机制下该光束对二氧化硅微球产生的光辐射力。聚焦后的光强分布会受到阵列中光束的拓扑荷的影响，这将决定其对瑞利微球的光学捕获能力。研究表明，二氧化硅微球可以在光强极大值处被三维稳定捕获，通过调节阵列中光束的拓扑荷，微球被稳定俘获的位置发生改变。通过对比散射力、布朗力、重力等与梯度力的大小，分析了除散射力外的力是否会使位置发生偏移，进而得出了该阵列在不同拓扑荷组合的情况下能稳定俘获的微球半径的范围。
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基于人眼深度视觉特性的3D视网膜投影显示
Abstract:
针对视网膜投影显示技术无法获得单眼调焦深度信息和渲染计算量大的问题，提出了一种基于人眼深度视觉特性的3D视网膜投影显示技术。首先根据人眼的深度视觉特性，将连续的三维场景离散为多个具有相同屈光度距离的深度层信息，然后利用这些深度层信息渲染多视角图像。接着，搭建了一套3D视网膜投影显示原型系统，在0.8 m~2.0 m的深度范围内，使用该技术渲染的多视角图像光学重建了具有单眼调焦深度信息的3D图像。其显示效果与传统的利用连续深度信息重建的3D图像的质量相当。而且相对于传统算法，这种方法大幅降低了所需渲染的深度信息量，其渲染速度提升了21.2%。最后对实验效果进行了评估，验证了技术的可行性。该技术有望在虚拟现实和增强现实显示技术中推广应用。
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基于慢光效应的THz超材料折射率传感特性研究
Abstract:
本文设计了一种基于单十字型谐振器与四圆环型谐振器组成的超材料微结构。研究了超材料微结构的类EIT效应及慢光效应，获得了最大为96.35%的透过率以及最大为228.38群折射率。在超材料微结构金属层和SiO2衬底之间嵌入了一层二硫化钨(WS2)薄膜,当WS2的载流子浓度从1.4x1017cm-3增大到1.4x1021cm-3时,透过率从94.18% 减小到29.31%，群折射率从226.85减小到136.33。另外，当微结构表面覆盖折射率从1.0~2.0厚为5?m的分析物时，该微结构的折射率传感灵敏度为135.39GHz/RIU；当WS2薄膜载流子密度为1.4x1020cm-3，传感器的灵敏度 为40.00GHz/RIU。该研究有望为高灵敏度折射率传感器和全光可调谐THz慢光器件的设计提供新颖的研究思路。
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双曲余弦高斯涡旋光束在GRIN光纤传输的相位奇点演化特性
Abstract:
基于柯林斯衍射积分公式，研究了双曲余弦高斯涡旋光束(vortex cosine-hyperbolic-Gaussian beam,vCHGB)在梯度折射率(gradient index,GRIN)光纤传输过程中相位奇点的演化特性。推导出vCHGB在GRIN光纤中传输的电场解析表达式。通过数值模拟研究了光束调制参数和拓扑荷数对光束传输特性的影响。结果表明：当光束拓扑荷大于2时，相位奇点会发生分裂，拓扑荷数不同相位奇点的分裂规律也不同；在传输过程中，光束的光强分布、相位分布以及分裂的相位奇点与原点的间距均随传输距离的增大而呈现周期性变化；此研究结果在大容量高速率光纤通信领域具有潜在的应用价值。
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多尺度注意力与特征融合的深度监督路面裂缝分割算法
Abstract:
针对路面裂缝检测在复杂背景、裂缝像素比例不平衡情况下会出现裂缝分割不完整、漏检的问题，本文提出一种多尺度注意力与特征融合的深度监督路面裂缝分割算法。首先，利用ECA(efficient channel attention)注意力机制对EfficientNet-B3进行改进并将其作为网络模型的编码部分，以加速对裂缝像素的关注；其次，设计了多尺度通道注意力模块(multi scale channel attention module，MSCA)，其运用空洞卷积的级联并行策略提取关键性的上下文信息并增强对细小裂缝的感知能力；最后，在辅助网络部分以特征金字塔方式集成多个侧面特征图，引入深度监督机制，加快了模型收敛和提升裂缝检测的效果。在CRACK500、CFD、DeepCrack数据集上进行实验，检测结果中F1分别可达到75.87%、66.80%、86.46%，与目前先进的裂缝分割方法相比表现更佳，具有一定应用价值。
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基于可变滑动窗口的自适应补偿瞳孔定位
Abstract:
针对传统瞳孔定位算法精度不够高、实时性不好、易受环境干扰问题，提出一种结构简单的改进定位算法。首先，利用Dlib人脸模型对输入人脸图像进行特征提取；然后引入灰度化、滤波、腐蚀等操作，对人眼关键区域进行图像处理，结合质心法完成瞳孔中心初定位；最后基于图像灰度值差异，采用可变滑动窗口补偿算法完成坐标修正，在BioID人脸数据集上进行算法比对实验。实验结果表明，数据集中每幅图片的平均测量时间仅为26ms，能够满足实时性要求，同时瞳孔检测准确率较传统算法有显著提高。虚拟驾驶环境下的场景应用实验表明，所提算法能够适用于不同人群，具有较好的实时性和鲁棒性，对眼机交互的工程应用具有重要参考意义。
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温度与折射率同时测量的异质结构光纤SPR传感器对比研究
Abstract:
为了探究不同异质芯结构光纤表面等离体共振（SPR）传感器的温度和折射率传感性能，分别制备了基于多模（MMF）-单模（SMF）、MMF-无芯（NCF）以及MMF-空芯（HCF）结构的反射式光纤SPR传感器，并通过在光纤探头表面约一半区域涂覆温敏薄膜，实现了折射率与温度的同时测量，最后比较分析了三种探头的温度和折射率传感特性。本文利用有限元法分析了传感器的温度和折射率双参量传感原理，并通过实验的方法分别对三种结构光纤探头的传感特性进行了分析和比较。实验结果表明，在三种光纤探头中，基于HCF的反射式SPR传感器的温度和折射率传感性能最优，在30-70 ℃的测温范围内，其温度灵敏度约为-1.6045 nm/℃，在待测液折射率为1.331-1.37的范围内，其折射率灵敏度可达1945.46 nm/RIU。
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基于最优隐形传态保真度的量子卫星切换方案
Abstract:
为降低X射线耀斑对星地量子通信链路的影响，本文提出了一种基于最优隐形传态保真度的量子卫星切换方案。文章依据幅值阻尼噪声保真度、相位阻尼噪声保真度、比特翻转噪声保真度以及退极化噪声保真度与X射线辐射通量之间的变化关系，选取合适融合因子，将四种保真度融合为一个变量，即实际信道保真度。将60 dB链路衰减对应的实际信道保真度作为量子卫星切换的最小阈值，卫星切换过程中，始终有一颗量子卫星为地面用户提供服务，并在候选量子卫星中选取实际保真度最大的作为另一颗量子卫星的替补卫星。研究表明，与未考虑将实际信道保真度作为量子卫星切换条件相比，该切换算法可在一定程度上提高量子卫星切换成功率，降低掉话率，提高了星地量子通信链路在X射线耀斑干扰下的有效性。
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铜合金的蓝光与光纤激光复合沉积性能及微观组织研究
Abstract:
采用光纤红光复合蓝光激光器成功熔覆锡镍青铜沉积试样合金，研究不同蓝光激光功率对涂层致密度、机械性能的影响。对锡镍青铜合金涂层的微观组织、元素分布、显微硬度及摩擦磨损性能进行了分析与研究。结果表明：随着蓝光功率的增加，锡镍青铜合金涂层成型致密度增加，所有涂层与基体形成了良好的冶金结合。涂层由均匀分布的 (α δ) 相和α相组成，微观组织为枝晶结构。随着蓝光功率的增加，涂层的显微维氏硬度稍微提高，平均摩擦磨损系数先减少再增加，光纤激光复合60 W蓝光功率下摩擦磨损性能最好。随着蓝光激光功率的增加，涂层抗腐蚀性能提高。
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基于多尺度位置信息与特征融合的糖尿病视网膜病变分级
Abstract:
针对糖尿病视网膜病变病灶提取不充分、分级效果不足的问题，提出一种改进FastViT网络的MFViT算法以提高视网膜病变分级精度。首先，设计增强位置信息的多尺度特征提取令牌混合器，逐层提取包含空间位置信息的多尺度特征；其次，构建特征细节增强模块，捕获图像中跨尺度特征的关系，增强图像中的高频细节，突出低分辨率特征的表示能力；最后，提出跨层特征融合模块，自适应融合不同层次的特征，进一步提升网络的分类性能。MFViT算法在视网膜数据集中准确率、精确率、召回率、特异性和F1-Score分别达到94.5%、 94.5%、94.7%、98.6%、94.6%。与当下流行的算法相比，提出的方法在糖尿病视网膜病变分级中各项评价指标均有提高，在计算机临床辅助诊断上具有很大的潜力。
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融合Transformer与双图卷积的结直肠息肉分割算法
Abstract:
针对结直肠息肉图像病灶区域定位不准和分割边界模糊等问题，本文提出一种融合Transformer与双图卷积的结直肠息肉分割算法。一是利用Transformer编码器解析图像中不同尺度的特征信息，建立像素间的长距离依赖关系。二是设计双图卷积语义细节注入模块，融合深层特征的空间与结构信息，增强边界表示。三是采用局部金字塔注意力模块，对浅层特征进行全局和局部的注意力权重计算，精准定位病灶区域并抑制无用信息。四是引入动态特征融合模块自适应聚合不同尺度特征，增强对尺度变化大和形状不规则病理性图像的处理能力。本文算法在Kvasir、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB和ETIS四个公共数据集上的实验结果显示，Dice系数分别为0.924、0.943、0.817和0.813，平均交并比分别为0.871、0.896、0.733和0.732，验证了该算法的有效性。
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基于深度学习的拉曼光纤放大器逆设计方案
Abstract:
拉曼光纤放大器因其具备的低噪声、增益带宽大等特性已被广泛研究。针对传统数值求解设计方法复杂耗时、效率低等问题，本文提出了一种新型的结合卷积神经网络和支持向量回归算法的拉曼光纤放大器逆设计方案，以实现超精细、动态和任意拉曼放大增益谱塑造。首先通过合作搜索算法研究不同参数设置下模型性能，以确定最佳学习模型，使得该模型更为准确的反映拉曼增益谱与抽运参数之间的映射关系。并分析了模型对于目标平坦和任意增益谱的塑造能力。仿真结果表明，本文提出的模型在C L波段的平坦目标增益拉曼光纤放大器设计中，实现了0.1962dB的最大增益平坦度，对任意目标增益下拉曼光纤放大器设计，最大均方根误差仅为0.13dB，平均设计时间仅为4.511?10-5s。且为进一步衡量模型任意增益频谱优化性能，提出了均方根误差和最大误差的概率密度函数和累积密度函数。本研究拓宽了数据驱动方法在光放大领域的应用，为未来拉曼光纤放大器的灵活快速设计提供了全新的方法和思路。
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基于天空分割和暗通道先验的图像去雾方法
Abstract:
本文针对传统去雾方法存在图像失真、对比度下降、饱和度过高、天空区域处理较差等问题，提出一种结合天空区域分割和暗、亮通道先验理论的图像优化去雾算法。首先求取有雾图像梯度图的香农熵，由此可以得到有雾图像的纹理图，纹理图可以粗略确定天空区域所在位置。再结合区域生长算法和Canny算子对天空区域进行精细分割，并在最终获得的天空区域内求取大气光值。此外，本文引入亮通道先验理论，采用暗亮通道融合的方式估算透射率，最终根据大气散射模型得到清晰的无雾图像。实验表明，所提出的去雾算法，能有效优化传统去雾算法在天空区域失效的问题，且得到的去雾图像更加满足人类视觉体验。同时，也有着较好的客观评价指标，验证了所提算法的可行性、有效性和优越性。
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Q235中厚板激光多次重复扫描的弯曲角度研究
Abstract:
为了研究Q235中厚板激光多次重复扫描中各工艺参数对弯曲角度的影响规律，基于ABAQUS软件构建了Q235中厚板在激光扫描过程中温度场瞬态分布和材料热塑性变形的有限元模型，通过实验验证了有限元模型的可靠性，进行了中厚板激光多次重复扫描的弯曲角度变化数值模拟分析，并推导出了预测中厚板弯曲角的数学模型。结果表明，在满足激光弯曲的线能量密度范围18～36 (J·mm-1) 条件下，弯曲角度随着板厚减小而增加、随着激光功率增加而增加、随着重复扫描的次数增加而线性增加、随着扫描速度增加而减小、随激光光斑直径增加先增加后减小，选择12 mm激光光斑直径进行扫描可提高板材的弯曲成形效率。
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基体预热对激光沉积修复GH4169/K424合金开裂倾向的影响
Abstract:
高裂纹敏感性的K424镍基高温合金构件在沉积修复过程中易产生裂纹。本文采用低裂纹敏感性的GH4169合金对K424合金进行了修复试验，研究基体预热是激光沉积修复GH4169/K424合金开裂倾向的影响，并对修复过程进行了数值模拟，探讨修复过程中的热/力场演变在裂纹形成过程中的作用。模拟结果表明，预热基体有效降低了应力，对平行于激光扫描方向的应力消减效果最佳，压应力和拉应力分别降低了10.5%和26.7%。通过实验验证了预热对激光沉积修复GH4169/K424合金开裂倾向的抑制作用，预热基体至300℃时，显著降低裂纹形成几率，获得了只有少量微裂纹的K424高温合金修复试件。
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光栅制造与装配误差对双光栅泰伯像微位移检测的影响分析
Abstract:
双光栅泰伯像微位移传感器具有分辨力高、抗电磁干扰能力强等优势，但其精度易受光栅加工和装配误差的影响。本文利用COMSOL仿真软件，对光栅加工过程中的栅线宽度、光栅厚度、占空比以及双光栅装配过程中的层夹角、栅线夹角和双光栅间距进行误差仿真分析。最终结果表明，光栅周期加工可允许误差范围小于±0.1μm，光栅厚度对光栅衍射效率影响可忽略不计，光栅占空比最优参数为0.5；双层光栅层间夹角与栅线夹角对光栅衍射效率影响较大，双层光栅层间夹角可允许误差小于1°，栅线夹角可允许误差小于0.1°，光栅间距可允许误差小于±0.1μm。上述分析将有助于后续对各类误差进行补偿，进而保证双光栅泰伯像系统的高精度微位移检测。
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基于MZM和插入导频法产生无码元走离效应的8倍频ROF系统
Abstract:
本文提出了一种基于双平行马赫-曾德尔调制器（DPMZM）的能克服码元走离效应和实现载波重用的八倍频光载无线（ROF）系统。在中心站（CS）采用复合的射频（RF）信号作为DPMZM的驱动信号，实现了将数据信号仅调制到+4阶边带上，采用插入一个导频信号来实现基站（BS）的载波重用。对所设计的系统的工作原理进行了理论分析和仿真验证。在系统Q值大于6的前提下，系统上下链路光纤传输距离分别超过了290 km和80 km。同时分析了系统主要器件参数偏离设计值时对Q值的影响。本文的创新之处在于，系统不仅能克服码元走离效应，而且还解决了常规载波重用导致的下行链路性能下降和系统可调谐性差的问题，大大增大了光纤传输距离和系统性能，在ROF中具有重要的应用前景。
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基于新型氧化物掺杂光纤的马赫曾德尔干涉仪多参数测量传感器
Abstract:
针对固体火箭发动机结构健康监测，本文提出并制备了一种新型马赫曾德尔干涉型传感器，传感结构由多模光纤、氧化物掺杂光纤与多模光纤依次手动熔接而成。其中，掺杂光纤为传感单元，它的纤芯主要由Y2O3、Al2O3和P2O5掺杂构成，纤芯折射率呈现类线性分布。建立了传感器理论模型，分析了传感器的光场传输特性。研制了传感器样品，开展了温度、弯曲和应变实验。实验结果表明传感器温度、弯曲、应变灵敏度分别为57?pm/℃、9.41?nm/m-1、3?pm/με，相比较同类型的传感器灵敏度具有较大提高，同时表现出了不同的特征光谱特性。该传感器制备工艺简单，结构紧凑，可应用于固体火箭发动机内部温度、弯曲、应变多个参数的测量。
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