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摘要

本文提出了一种基于非正交二元相位板的阵列光镊系统,此系统可以实现对多个粒子的非正交排列的稳定捕获。通过对高数值孔径物镜在紧聚焦条件下的傅里叶变换理论和遗传算法来设计二元相位。优化出了具有不同分束比的、高衍射效率、高均匀度的归一化相位转折点,进而根据相位转折点设计具有不同倾斜角度的非正交二元相位板。利用此二元相位板可以实现高数值孔径物镜聚焦下的各种非正交分布的阵列光斑。利用此类非

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0714003
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摘要

在轨为了在有限的太阳观测窗口时间内完成高质量(需较长积分时间)的太阳光谱测量,需保证太阳进入观测窗口时仪器已完成自身预热。为保证仪器预热时间一致性,需在轨实时预报预热开始时刻。因此需对每轨太阳开始进入仪器观测窗口的时间进行短时间高精度预报。首先详细介绍了一种由卫星平台当前的广播时间和轨道瞬根推导预报时刻太阳角度的简化方法。然后利用该方法对某一太阳同步轨道卫星本体坐标系下的太阳角度

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0712007
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摘要

基于溶胶凝胶技术结合高温烧结法,经过二次高温均化后制备了折射率起伏小于1.5×10-4水平的Yb-Al-P-F高浓度掺杂的石英芯棒,采用堆垛法制备了纤芯数值孔径NA仅为0.02的75微米芯径的光子晶体光纤。采用80cm的该型光纤在MOPA皮秒放大结构中实现了102W的平均功率激光输出,峰值功率超过1MW,并在此功率下进行了66分钟的功率老化考核,未观察到功率下降。这是目前国内报道的采用国产光纤应用于高亮度皮秒放大系统实

PDF全文 光学学报 | 2019,39(05):0536001
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摘要

分层技术的使用,可有效提高通信系统的频谱效率。本文将分层技术引入到光空间调制中,通过同时激活两个分别采用PPM和PAM调制的激光器,构建了一种适合于湍流信道的分层光空间调制系统。在详细介绍了系统中层映射和比特映射原理的基础上,推导出了分层光空间调制系统的误码率表达式,并利用蒙特卡洛仿真方法进一步验证了该方案的正确性。结果表明:和传统光空间调制系统相比,分层光空间调制系统的采用可大大的

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0706001
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场地自动化替代定标目前多采用稳定性较高的通道式辐射计垂直观测场地辐射特性。为了适应光谱特性、观测角度不同的卫星载荷定标需求,本文发展了一种考虑地表二向反射特性(BRDF)的通道式辐射计光谱反射率拓展方法,实现通道式自动观测数据的光谱拓展,该方法考虑了星-地观测角度差异给星上辐亮度模拟结果带来的影响。利用“国家高分辨遥感综合定标场”(简称“包头场”)的星地观测数据对于所发展的自动观测

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0728004
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摘要

对分数阶拉盖尔-高斯涡旋光束在远场形成的光强和相位分布进行了分析,给出了拓扑荷从分数到整数的演化过程。光强分布图中出现了两个大小和形状不同的环状光斑,较大的环状光斑上有形状规则的亮斑,环状光斑所围区域内暗斑的形状呈椭圆状,亮斑和暗斑的数量都与入射光的拓扑荷有关。

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0726001
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摘要

为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,对深度卷积模型VGG-Net-19 进行网络微调后,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波器,确定目标中心位置。设计尺度相关滤波器对目标区域进行不同尺度采样,确定目标尺度。目标遮挡时,采用阶段性评估策略进行模型更新与恢复,解决了模板误差积累问题

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0715002
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摘要

微透镜阵列法是实现光束匀化的主要途径之一,通过改变成像透镜的光焦度,可在焦平面处得到大面积均匀光斑。本文从理论和实验上分析了散射成像法的可行性:为准确测量焦平面处的光斑照度,在考虑漫射板反射率及相机离轴角等影响因素的基础下,从张正友相机标定法出发,建立了CCD图像灰度值与目标面光斑照度的数学关系;实验中标定了漫反射板的双向漫反射分布函数,针对两种焦距的主积分透镜,测量了焦平面及附

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0712004
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摘要

本文提出了一种原位的光刻机投影物镜偏振像差检测方法。首先定义了一种新的偏振像差表征方法,在此基础上推导了三对正交偏振态照明下空间像之差与偏振像差三个泡利项之间的互相关关系,并据此关系对交替相移掩模的三组差分空间像进行主成分分析进而求解出偏振像差的各项泡利泽尼克系数。本文从理论上揭示了各偏振像差项在成像中的耦合规律从而在测量原理上解决了各项耦合的问题,因此所提方法可同时测量偏振像

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0712006
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摘要

非视域成像技术对城市交通、灾难救援和探测隐藏目标等方面有着重要意义。传统非视域成像技术大多数是基于相干光源照明的成像技术,难以解决非相干光照明下的成像问题。针对非相干光照明下的非视域成像问题,本文提出一种基于深度学习的解决方法。结合计算机视觉领域中经典的语义分割以及残差模型,提出一种URNet网络结构,并对经典瓶颈层结构进行改进。实验结果表明,改进后的网络对图像细节恢复更加丰富,并

PDF全文 光学学报 | 2019,39(07):0711002
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