摘要:激光大气传输的影响仿真对各种激光器的实际应用都具有非常重要的意义,可以为激光器实际试验顺利开展提供重要保障。主要介绍激光大气传输仿真中大气衰减、湍流、热晕对激光束的影响仿真及相关工作,在大气衰减方面,通常需要计算大气透过率,目前已有成熟的仿真软件；在大气湍流方面,目前有相位屏法可以等效相位和折射率的扰动来模拟随机湍流,进行激光光束在湍流中的传输仿真,不能实际的对湍流进行仿真；在大气热晕方面,因热晕具有随机性和瞬时性,目前大多数学者只进行了稳态热晕研究。激光大气传输仿真还需要在湍流和热晕耦合以及对线性非线性效应联合建立仿真系统,激光大气传输仿真平台搭建等方面还需要更进一步的研究。

摘要:红外波段位于可见光波段与微波波段之间,相比较可见光具有热效应、不可见以及穿透性强等特点。随着以红外激光作为相干光源的红外全息技术迅速发展,红外全息技术在无损检测和无透镜成像领域已经表现出可见光全息技术无可比拟的优势。本文回顾了红外全息技术的发展历程,介绍了红外数字全息(Infrared Digital Holography,IRDH)技术、扫描红外数字全息(Scanning Infrared Digital Holography,SIRDH)技术、红外数字全息显微(Infrared Digital Holographic Microscopy,IRDHM)技术的研究状况,归纳总结了红外全息技术的检测优势和典型应用情况,最后展望了红外全息技术的未来发展趋势。

摘要:调Q激光器在激光材料加工、激光测距、激光雷达等领域应用广泛。本文利用液相剥离法制备少层Ti3[KG-*2/5]C2[KG-*2/5]Tx纳米片可饱和吸收体,借助扫描电镜、透射电镜等仪器对少层Ti3[KG-*2/5]C2[KG-*2/5]Tx纳米片的表面形貌、物相组成、厚度进行了表征分析。其次利用少层Ti3[KG-*2/5]C2[KG-*2/5]Tx比色皿作为调Q器件插入Nd∶YVO4激光器的谐振腔中,调节优化之后实现了Nd∶YVO4激光器1064nm和1342nm被动调Q脉冲输出；在1064nm波长下,平均输出功率达217mW,宽度为140ns,重复频率为2358kHz。在1342nm波长下,平均输出功率为138mW,脉冲宽度为170ns,重复频率为1919kHz。最后分析了Ti3[KG-*2/5]C2[KG-*2/5]Tx被动调Q1064nm和1342nm调Q脉冲区别的原因。

摘要:2μm激光在生产和科研中发挥着重要作用,常被用作中长波光参量振荡器的泵浦源。单掺Ho3+离子固体激光器是产生高功率2μm激光的主要途径,是2μm激光领域的重要研究方向。本文设计了一种由掺Tm3+离子光纤激光器泵浦的调Q Ho∶YAG固体激光器。该激光器可实现2090nm单波长输出,平均功率最高可达361W,斜效率达到614。该激光器在15kHz重复频率下,得到了脉宽72ns,峰值功率336 kW的脉冲输出。该激光器采用光纤激光器泵浦和单Ho∶YAG晶体棒设计,结构紧凑,易于集成。

摘要:高峰值功率、高光束质量的1550nm波段激光在生物医学、材料加工和环境监测等领域具有广泛应用。本文报道了一种基于主振荡功率放大器(MOPA)结构的人眼安全脉冲光纤激光器,成功实现了122 kW的峰值功率,光光转换效率达到177,中心波长为1549884nm,3dB谱线宽为1182nm,重复频率为50kHz,脉冲宽度为6146ns,光束质量达到111。此外,本文对人眼安全脉冲光纤激光器进行了工程化设计,以增强其对环境变化的耐受性,从而进一步提高其应用潜力。

摘要:随着工业自动化的不断发展,工业机器人的应用迅速增加。自主移动机器人在未知的环境中实现同步定位和地图构建(SLAM)成为了研究领域的热点。目前激光SLAM技术取得了巨大进展,很多开源的激光SLAM方法也已经成熟,但它们在真实环境中的性能得不到证实。本文旨在室内环境下,对履带式移动机器人系统应用三种主流的激光SLAM算法来评估算法在真实环境中的定位性能。实验结果表明,在小型场景中Gmapping算法的定位性能更优,而Karto和Cartographer算法的差异较小,需要根据实际场景的复杂性进行选择。

摘要:在双向时频传递实验的双光梳干涉过程中,由于链路色散和多普勒效应等影响因素,使得干涉信号的波形和频谱发生变化,从而会对钟差、频率传递精度等关键指标造成干扰。针对该实验在自由空间环境下的数据仿真需求,研究了光梳脉冲干涉、链路色散效应和多普勒效应的基本原理以及仿真模型的功能组成,从而在C++平台上对干涉数据进行了仿真模拟以及峰值采集。研究结果表明,该模型的匹配程度较高,处理速度较快,进而可为后续的实际实验提供了有益的参考和帮助。

摘要:信噪条件会影响激光雷达低信噪比回波信号在时域上的相关性,导致信号识别结果准确性下降,对此,提出一种激光雷达低信噪比回波信号自适应识别方法。在低信噪比环境下,利用独立分量分析模型对低信噪比回波信号展开独立分量分析,分离出源回波信号和干扰信号,得到干扰抑制后的回波信号。采用短时傅里叶变换获取回波信号的时频谱图,通过时频谱图对改进SSD网络模型展开训练,以实现低信噪比回波信号自适应识别。仿真分析表明,所提方法在低信噪比回波信号自适应识别领域是可行性且有效性,能够有效提升激光雷达回波信号的可靠性。

摘要:本研究使用多波长Mie Raman激光雷达收集相对湿度和气溶胶光学参数等数据,研究吸湿增长对气溶胶颗粒光学和微物理特性的影响。选取青藏高原林芝机场观测的两个典型案例,在二维分析层面进行深入分析。无论Case1还是Case2,激光雷达探测数据都表明,吸湿增长因子首先表现出快速上升的趋势,然后随着相对湿度的增加而缓慢增长。为了提高分析的准确性,对几种模型进行了拟合和比较。结果表明,本文提出的三参数模型具有最高的相关系数,证明了其有效性和准确性。此外,通过将观测数据与浊度计进行对比,进一步验证了多波长Mie Raman激光雷达在识别气溶胶吸湿增长特性的可靠性。结果表明,在不同高度观测气溶胶的吸湿增长因子后,气溶胶颗粒的吸湿性、沉降性和吸收饱和度有明显的增强趋势。这一发现增加了对气溶胶性质的重要理解,并为青藏高原大气环境变化的研究提供了重要的经验支持。

摘要:为了避免传统图像增强方法在应对多尺度图像增强需求时存在的明显弊端,本研究设计了一种基于可变结构深度学习的激光图像多尺度增强。该方法构建了一个可变结构深度学习模型,在生成网络模块中,采用加权最小二乘滤波器对图像进行滤波处理和分解；通过自适应增强技术提升图像的细节层；随后,将细节层与基础层融合,并通过卷积神经网络的反卷积层进行重构。在判别网络模块中,利用PatchGAN结构来判别生成图像与目标图像的真实性,并通过损失函数的叠加训练反复优化,以实现激光图像的增强。实验结果显示,该方法不仅有效保持了图像的边缘与细节,而且实现了全局平滑细腻的效果,显著提升了图像的对比度和清晰度,同时在各项客观评价指标上均表现出色。

摘要:当前激光超声Lamb波在氨燃料发动机表面进行无损检测时,频散较为严重,存在多模态现象,使得信号复杂,不能完全消除频散效应一直是该领域的难题。提出基于激光超声Lamb波的氨燃料发动机腐蚀损伤检测改进方法。激光激励与接收捕获氨燃料发动机上的一维激光超声Lamb波信号的同时,引入一种线性映射频散补偿法,对信号中的频散效应实施有效修正；通过短空间二维傅里叶变换得到特定中心频率下信号的频率、波数及空间位置信息的幅值-空间-波数谱,判断氨燃料发动机在扫描路径上的腐蚀损伤大概位置；根据信号特征,采用RAPID方法确定发动机腐蚀损伤的精确位置,实现腐蚀损伤检测。实验结果表明:经所提方法补偿后,信号波形显著改善,时域紧凑,频域特征清晰,并且所提方法能够有效提高氨燃料发动机腐蚀损伤检测的精度和可靠性。

摘要:红外探测器发展进入第三代后,以大面阵、长线列应用为典型代表,其中长线列通常使用拼接结构实现。对于参与拼接的单片电路规模也在不断的扩展、行频不断的提升。阵列规格的增加带来信号传输链路延长,行频提升对读出速率提出新的要求,这些还必须考虑探测器的低温应用,要求读出电路提出更加合理有效的应对措施。本文探索了一种新的输出机制,针对长线列的应用,可以通过全差分输出抑制传输噪声,同时差分模块转换模块独立于探测器主芯片,在不影响芯片整体热耗的前提下,显著的提升读出速率。依赖于这种设计,线列读出速率提升至20 MHz,对于1 k的规模,行频达到19kHz。

摘要:不同条件的太阳光照射下试验台上的航空发动机固体壁面及尾喷流气体温度场会发生变化,直接影响航空发动机的红外辐射测试结果。采用具有自主知识产权的红外辐射特性评估软件,分析不同日光条件对航空发动机红外辐射特性的影响,得出日光对发动机红外辐射特性在不同日期、不同时刻的影响规律,并给出与航空发动机红外辐射特性测试相适应的日期、时间,得出的结论可供设计航空发动机红外辐射实验测试时参考。

摘要:针对输电线路绝缘子红外图像需要人工识别,并且异常样本库难以完备构建的情况,提出了一种基于域变换红外图像处理模块和基于无监督的特征重建异常检测模块相结合的智能检测算法。域变换模块用于提升输入数据与智能模型的匹配度；无监督异常检测模块采用特征重建与知识蒸馏相结合的方式,搭配记忆矩阵来存储正常样本的特征属性,并通过输入与重建图像之间的差异进行异常判别。域变换模块在自制绝缘子红外图像数据集上提升了无监督异常检测模型2～4的检测精度,并在各种背景的对比实验中均取得了成功。基于无监督的特征重建异常检测模块(FRAD)在MVTec AD数据集与自制数据集上的AUCROC指标分别为8878与8856,相比同领域模型处于领先水平。

摘要:多轴线一致性检测装置用于外场测量自行高炮各轴线一致性,为检验检测装置的测量精度,开展了多轴线一致性测试技术研究工作,论证了双经纬仪配合多谱段平行光管的检测技术,实现了在外场精确测量多谱段、大间距光轴的一致性,误差分析表明,该方法精度优于2＂,为多轴线一致性的定量检测提供了一种科学实用的新方法。为准确评定多轴线检测装置的技术性能,契合自行高炮战术技术要求,提出了基于轴线矢量检测的评估检测装置性能的新思路,解决了轴线夹角不能科学评估检测装置测量精度的难题,深入研究了轴线矢量的检测技术和测量精度的评定方法,分析了评估方法的不确定性,为科学评定多轴线一致性检测装置的技术性能提供了依据。

摘要:烟幕在对抗精确制导武器的应用中具有费效比高、施放简单的特点。针对目前缺少烟幕干扰效能定量评估方法的现状,依据红外导引系统制导机理提出了一种基于图像灰度以及图像结构相似度的烟幕干扰效能评估方法。为提高跟踪误差-干扰成功率评估准则适用性,提出烟幕有效遮蔽概率指标。通过外场试验分析烟幕的动态干扰过程,并采用去均值的归一化积相关度(C2)与结构尺度相似度(SSIM)对试验数据进行量化分析,依据评价结果提出烟幕有效干扰量化评估准则。试验结果表明,基于图像质量评价以及烟幕有效遮蔽概率的评估方法均能定量评估烟幕干扰效果,当C2数值小于04或SSIM数值小于072时,红外导引系统丢失目标,烟幕干扰有效。对于装填纳米发烟材料和富含炭黑聚集体的发烟器材,烟幕有效遮蔽概率分别为0503、0659。

摘要:随着深空探测、卫星导航等领域的发展,基于激光通信的卫星通讯网和基于激光测距的高精度定位等技术已经取得了大量的应用成果。将激光通信与激光测距结合在一起,实现通信测距一体化已成为领域的研究热点。本文介绍了国内外激光通信测距一体化的发展现状,然后结合国内现状,提出了一种具有空间碎片探测能力的激光通信与测距一体化系统设计方案。为验证方案的可行性,在长春站原1米激光通信望远镜系统上进行了改造,增加了空间碎片目标的测距能力,实测数据表明,有效数据精度最高优于1m。最后对未来激光通信与测距一体化系统发展方向进行了展望,旨在为进一步推动激光通信与测距一体化研究的发展提供借鉴思路。

摘要:利用粒子群算法结合遗传算法,针对宽波段下的双层超透镜进行分层设计与优化,以实现双层复合纳米结构超透镜聚焦与消色差性能提升。首先,研究凹凸超透镜所需的微纳单元结构的光学调制特性,通过数值仿真软件Lumerical来扫描固定高度下微纳单元结构的半径构建相位数据库。之后,根据双层超透镜所需的相位轮廓逐层优化,即在相位数据库中找到最佳半径-相位矩阵,即每层超透镜每个位置上对应最佳的单元结构。最后,根据优化结果逐层构建双层超透镜,并通过仿真实验验证了该双层超透镜可以实现近红外波段(1000nm,1250nm)的聚焦,且消色差效果优于同焦距下的单层超透镜。此超透镜为近红外波段双层复合纳米结构超透镜的设计提供了一种解决方案。

摘要:针对无人机在多种植被环境下检测地面未爆弹的光学精度低、误检率高等问题,提出了一种基于未爆弹红外特征的YOLOv5未爆弹检测方法。首先对采集到的未爆弹目标数据进行重建,然后引入ECA注意力机制以提高识别精度；同时引入ASPP空洞空间金字塔池化以提高识别效率,并使用CIoU_NMS作为预测框筛选依据。实验证明,在多组不同植被环境的鸟瞰UXO目标红外数据集上,SAE YOLOv5算法相较于原YOLOv5算法模型,在UXO目标方面精确率由83提高至87,平均精度均值从836提升至85。该算法在文中所述的四种复杂背景下都能有效检测UXO目标,并且漏警率低。

摘要:点云配准是三维数据处理的一个关键步骤。针对配准过程中特征点代表性和描述性弱导致配准效率低的问题,本文提出了一种基于改进三维尺度不变特征(3DSIFT)算法的点云配准方法。首先,结合信息熵理论对3DSIFT算法提取出的特征点进行精简,保留代表性和描述性强的点作为待配准点；其次,对特征点添加唯一形状上下文(USC)描述；然后,基于渐近采样一致性(PROSAC)算法完成粗匹配；最后,对源点云和目标点云建立双向KD树以减少搜索时间,加速迭代最近点(ICP)完成精配准。实验结果表明,与3种比较算法相比,该方法的平均配准误差分别降低了872、613、225,且配准后的点云重叠率更高。

摘要:为了缓解在红外弱小目标检测问题中图像数据稀缺的问题,提出了一种基于图像翻译的红外弱小目标图像数据增强算法。该方法是一个两阶段的图像生成算法,首先引入额外的可见光图像,通过U GAT IT模型学习可见光和红外图像之间的映射,将可见光图像转化为红外背景图像。为了解决图像翻译过程中的过拟合问题,提出了通道正则化方法,使红外和可见光图像的通道信息量保持一致。接着,设计了一个基于视觉Transformer结构的自编码器,学习红外小目标的分布特征,以遮挡重构的方式在得到的红外背景图像上合成弱小目标。本方法在SIATD数据集上进行训练和测试,实验结果表明提出的数据增强方法在三个模型上使检测指标得到了一定提升,其中在YOLOv3模型上AP指标提高了137,证明了提出的数据增强算法的有效性,能够提高目标检测模型在红外弱小目标检测任务中的表现。

摘要:目前,无监督单模态行人重识别研究主要集中于可见光图像。随着新型红外摄像头的普及,无监督红外行人重识别也展现出其研究价值。由于红外图像对比度低、缺乏颜色纹理细节信息,因此全局信息对于红外行人重识别至关重要。本文设计了基于F ResGAM的无监督红外行人重识别网络。该网络首先利用小波变换对图像进行预处理以增强特征提取能力,接着在resnet50网络结构中引入全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)关注更多的全局信息。此外,由于红外伪标签噪声较大,本文提出采用基于样本扩展的分组采样(Group Sampling based on Sample Expansion，GSSE)策略进一步优化伪标签生成,从而提升了模型的识别精度。实验结果表明,本文提出的优化方法有效提升了无监督红外行人重识别的精度,尤其是rank指标显著提升。