一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

一种基于深度森林的恶意代码分类方法

针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题，将恶意代码映射为无压缩的灰度图像，然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像，使用方向梯度直方图提取图像的特征，最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类，验证了该方法的有效性，并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.     

单幅人脸图像的全景纹理图生成方法

目的 针对从单幅人脸图像中恢复面部纹理图时获得的信息不完整、纹理细节不够真实等问题,提出一种基于生成对抗网络的人脸全景纹理图生成方法。方法 将2维人脸图像与3维人脸模型之间的特征关系转换为编码器中的条件参数,从图像数据与人脸条件参数的多元高斯分布中得到隐层数据的概率分布,用于在生成器中学习人物的头面部纹理特征。在新创建的人脸纹理图数据集上训练一个全景纹理图生成模型,利用不同属性的鉴别器对输出结果进行评估反馈,提升生成纹理图的完整性和真实性。结果 实验与当前最新方法进行了比较,在CelebA-HQ和LFW （labled faces in the wild）数据集中随机选取单幅正面人脸测试图像,经生成结果的可视化对比及3维映射显示效果对比,纹理图的完整度和显示效果均优于其他方法。通过全局和面部区域的像素量化指标进行数据比较,相比于UVGAN,全局峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和全局结构相似性（structural similarity index,SSIM）分别提高了7.9 dB和0.088,局部PSNR和局部SSIM分别提高了2.8 dB和0.053;相比于OSTeC,全局PSNR和全局SSIM分别提高了5.45 dB和0.043,局部PSNR和局部SSIM分别提高了0.4 dB和0.044;相比于MVF-Net （multi-view 3D face network）,局部PSNR和局部SSIM分别提高了0.6和0.119。实验结果证明,提出的人脸全景纹理图生成方法解决了从单幅人脸图像中重建面部纹理不完整的问题,改善了生成纹理图的显示细节。结论 本文提出的人脸全景纹理图生成方法,利用人脸参数和网络模型的特性,使生成的人脸纹理图更完整,尤其是对原图不可见区域,像素恢复自然连贯,纹理细节更真实。     

全像素双核成像技术及应用研究综述

全像素双核(dual-pixel, DP)自动对焦(dual-pixel CMOS auto focus, DP CMOS AF)采用混合检测自动对焦,其在每个像素配备两个光电二极管,使每个像素既参与对焦又参与成像,克服了传统相位检测自动对焦和反差检测自动对焦技术的缺点。根据离焦视差估计图像合焦镜头所需移动的距离,DP自动对焦具有更快的对焦速度和更高的对焦精度,因此广泛应用在手持设备中(如手机相机、单反相机等)。由于全像素双核传感器将每个像素分成两半,该传感器一次拍摄即可得到两幅图像。这两幅图像(全像素双核图像对)可以看做一个具有相同曝光时间和严格校正的小基线立体图像对。该图像对的视差与图像模糊程度相对应,只在离焦区域存在视差。全像素双核传感器不仅用于自动对焦,而且可以用于深度估计、散焦去模糊和反射去除等方面。本文系统地综述了全像素双核传感器的自动对焦、成像原理及研究现状,并进一步展望其未来发展。1)对自动对焦技术进行介绍,对比了传统对焦与全像素双核对焦;2)详细分析了全像素双核传感器的成像原理、成像模型及特点;3)系统地介绍了全像素双核在计算机视觉领域应用的最新进展,从深度估计、反射去除和离焦模糊去除等方面进行全面阐述及分析; 4)适当的数据集是基于深度学习方法的基础,对目前的全像素双核数据集进行了介绍;5)分析了全像素双核在计算机视觉领域面临的挑战与机遇,对未来的全像素双核应用方向进行了讨论与展望。     

伪随机码相关检测的MDS MAP定位算法

针对当前无线传感器网络超声波设备定位精度不高的问题,改进了伪随机码相关的MDS-MAP定位算法。首先利用伪随机码相关检测技术,对节点发射出的超声信号进行编码,有效地增加了节点的测距距离和测量精度。然后对于未能测量到距离的节点使用Euclidean和最短路径融合算法进行处理,然后使用MDS-MAP算法生成节点的相对坐标,最后利用平面转换模型获取节点的最终坐标位置。仿真实验结果表明改进算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。     

高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构

根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据。对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10dB。所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。     

现代谱估计在窄带天线测试中的应用

在暗室中对窄带天线进行测量时,由于间接时域方法的测试带宽不足而无法有效地去除多径信号所产生的干扰,文中提出将现代频谱估计技术应用于此类天线的测试。以最大熵为约束条件,利用现代谱估计中的Burg算法求解接收到频域信号的AR模型参数,并对其进行频谱外推。从而在频域拓宽信号的测试带宽,在时域提高信号的分辨率,并运用间接时域测量技术精确加载时域门,达到去除多径干扰的目的。仿真和实测都验证了该方法的有效性及可靠性。