摘要:作用距离是描述军用红外成像系统整机性能的一个重要参数。作用距离 可以分为探测距离、识别距离和确认距离，其中以探测距离最大。根据红外成像系统、地球 曲面和目标之间的几何关系，介绍了一种基于MATLAB的对地观察红外成像系统的最大作用距离 计算方法。该值取决于整机所在高度、地球半径和目标高度。整机的实际探测距离或者对待 研整机提出的作用距离指标不应该大于此值。

摘要:激光成像制导是精确制导的主要发展方向之一。激光成像制导探测器是激光成像 系统的关键部件。介绍了国内外激光成像制导探测器的研究进展，包括HgCdTe焦平面、Si雪崩焦平 面、InGaAs PIN探测器和雪崩光电二极管(Avalanche Photodiode, APD)焦 平面。InGaAs APD焦平面将会成为激光成像制导探测器的主要发展方向，其 关键技术包括外延材料生长、高均匀性探测器制备以及读出电路设计等。

摘要:大变倍比连续变焦红外成像系统能够同时应用于大视场下的目标搜索和小视场下的高精度跟踪测量。由于变倍比很大，在整个变焦范围内均保持良好的成像质量就成了其设计验证的难点。为了解决这一问题，本文利用调制传递函数对变焦距像面的变化量进行测量和验证。红外成像系统整机调制传递函数的主要测试方法有斜狭缝法和斜刃边法。在对两者的测试特点和影响要素进行分析比较后，选取斜刃边法作为红外成像系统整机调制传递函数的测试手段。通过用调制传递函数对现有的大变倍比测试样品在各特征焦距下的离焦曲线进行标定，得到了最优像面位置。与理论设计值相比较，最大偏差为36 μm。依据该数据对调焦补偿进行了修正。复测后，该偏差的最大值降至5 μm。

摘要:亚毫米波会被大气严重吸收，因此在底层大气中进行金属目标的被动探测很困难。提出了一种利用360 GHz亚毫米波辐射计在高空探测目标的方法。介绍了360 GHz辐射计系统的结构。利用MPM模型计算了大气辐射温度和目标的天线温度对比度。在地面温度为0℃、相对湿度为20%的天气条件下对辐射计进行了定标实验，并对地面上方3 m处的0.5 m×1 m金属目标进行了探测试验。计算和试验结果表明，天线温度对比度的计算模型是可行的。在地面温度为20℃、相对湿度为20%的天气条件下，处于5 km高度的360 GHz辐射计对1 m×5 m目标的探测高度为0.3 km，而对10 m×20 m大目标的探测高度为2 km。

摘要:提出了一种空间相机用摆镜轻量化优化设计方法，并对尺寸为360 mm×560 mm 的空间相机用摆镜进行了轻量化优化设计。以镜体厚度、切角大小、镜面厚度和轻量 化筋的厚度为设计变量，以最小重量为设计目标，以面形峰值(Peak Value, PV)和均方根值(Root-Mean-Square, RMS)不大于55 nm和11 nm为边界条件 进行了优化，并将整体反射镜重量从初始模型的4 kg减到了1.72 kg (其面密度为8.0 kg/m2)。 然后以微重力变形条件下的最小面形为目标，对轻量化处理后的反射镜进行了侧边支撑点位置优 化，其面形PV为54 nm。采用有限元分析方法对反射镜在微重力、旋转惯性和温度载荷条件下的变形及反射镜模态 进行了计算和校核，其结果均满足空间使用要求。最后采用光机热集成仿真方法 对空间环境条件综合作用下产生的变形对像质的影响进行了分析。结果表明，由于该空间相机用 摆镜产生变形，摆扫式光学遥感器系统的传递函数下降，在70 lp/mm处由设计值0.735降至0.703， 相对降幅约为4.4%，满足设计要求。

摘要:针对某空间相机的光学设计结果，基于不同材料的机械加工特性，设计了几种结构形式的框架并进行了选型。采用有限元法对各框架的谐振频率进行了分析，对框架的经济性也进行了分析，最终确定了框架的结构形式。选定的框架为全桁架杆结构，重量为57 kg，一阶谐振频率为90.4 Hz。框架组件的力学试验验证表明，其一阶谐振频率为88.7 Hz。分析和试验结果均表明,该框架能够满足设计要求。

摘要:针对远距离激光传能及光电转换问题，通过对传输过程中光纤损耗、 波长选择、光电转换材料匹配等影响系统传输效率的各环节因素进行分析，采用在半绝缘InP 衬底上外延生长InGaAs PIN的方式设计了光电转换芯片，并对芯片结构及互联工艺进行了优 化，最终成功研制出了高效激光能量转换器。试验结果表明，在1550 nm激光照射的 条件下，该激光能量转换器的光电转换效率能够达到28%。

摘要:以山东和陕西两地产的红富士苹果作为实验对象，提出了一种不同产地苹果的分类识别法。首先对苹果的近红外光谱数据进行小波软阈值预处理，去除噪声和冗余；再采用主成分分析法(Principle Component Analysis, PCA )进行降维；然后应用Fisher判决(Fisher Discriminant Analysis, FDA)进一步提取特征；最后使用K_近邻法进行分类识别(K_near neighbor classification, KNN)。通过实验比较，本文提出的方法能很好地实现不同产地苹果无损、快速和准确分类识别，识别正确率达到97.5%。