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2007, 29(11): 2734-2737.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00365
刊出日期：2007-11-19
論文探討了TMA(目標運動分析)中基本的非線性估計問題；介紹了粒子濾波(PF)的基本思想和輔助變量PF(AVPF)的基本算法，特別針對空對海單站只測方位TMA(BO-TMA)問題應用AVPF和EKF(擴展卡爾曼濾波)進行了對照研究；建立了問題的離散非線性濾波估計模型；設計了典型的應用場景；給出了Monte Carlo仿真運行結果；表明AVPF具有更高的估計精度、更好的收斂特性和濾波一致性。
2022, 44(10): 3343-3352.
doi: 10.11999/JEIT220380
刊出日期：2022-10-19
基于深度卷積神經網絡的圖像超分辨率重建算法通常假設低分辨率圖像的降質是固定且已知的，如雙3次下采樣等，因此難以處理降質(如模糊核及噪聲水平)未知的圖像。針對此問題，該文提出聯(lián)合估計模糊核、噪聲水平和高分辨率圖像，設計了一種基于迭代交替優(yōu)化的圖像盲超分辨率重建網絡。在所提網絡中，圖像重建器以估計的模糊核和噪聲水平作為先驗信息，由低分辨率圖像重建出高分辨率圖像；同時，綜合低分辨率圖像和估計的高分辨率圖像，模糊核及噪聲水平估計器分別實現(xiàn)模糊核和噪聲水平的估計。進一步地，該文提出對模糊核/噪聲水平估計器及圖像重建器進行迭代交替的端對端優(yōu)化，以提高它們的兼容性并使其相互促進。實驗結果表明，與IKC, DASR, MANet, DAN等現(xiàn)有算法相比，提出方法在常用公開測試集(Set5, Set14, B100, Urban100)及真實場景圖像上都取得了更優(yōu)的性能，能夠更好地對降質未知的圖像進行重建；同時，提出方法在參數(shù)量或處理效率上也有一定的優(yōu)勢。
