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无人机(UAV)具有广阔的视野和高度的灵活性,近年来被广泛应用于目标跟踪中,但其有限的计算能力给跟踪算法带来了巨大的挑战。另一方面,判别相关滤波器(DCF)基于DCF的跟踪器由于其计算效率高、精度高等优点而备受关注。许多研究将空间和时间正则化引入DCF框架,以实现更健壮的外观模型,并进一步提高跟踪性能。然而,此类算法通常设置固定的空间或时间正则化这些参数在杂乱和具有挑战性的场景下缺乏灵活性和适应性。

交叉z互补对是一种特殊的z互补对,在同相位置和端移位置周围具有零自相关和,在端移位置周围也具有零互相相关和。最近的结果表明,CZCPs在设计空间调制允许的多输入多输出(MIMO)系统的导频序列方面是非常有效的。在本文中,我们提出了新的长度为2M的二元和四相CZCPs的系统结构,其中长度为M的偶长二元z -互补对存在。

一致性Procrustes分析的目的是通过旋转、反射和平移来寻找两个点集之间的最佳匹配。给出了双曲空间的Procrustes问题,回顾了点集中心质量的标准定义,给出了无噪声点集间最优等距的封闭解。我们的算法类似于欧几里得Procrustes分析,中心和旋转被双曲替换。

点云(PC)最近被用作表示3D视觉内容的首选数据结构。点云(PC)应用程序的示例范围从小对象的3D表示到大场景,包括静态或动态场景。PC的采用引发了新的编码、传输和显示方法的发展,最终形成了新的PC压缩国际标准。

视频补画的目的是用视频序列中的可信内容来填补缺失区域。基于深度学习的视频绘画方法在过去几年取得了可喜的进展。然而,这些方法倾向于生成退化的完成内容,如缺少纹理细节。

以往关于语言隐写术的工作,如同义词替换和基于采样的方法,通常会显式地操纵观察到的符号来隐藏秘密信息,这可能会带来安全风险。在这封信中,为了避免对观察到的符号进行直接操作,我们通过在自然语言的隐属性选择(语义)中编码秘密消息,探索了潜在空间中基于生成的语言隐写术。

交通流预测是一项具有挑战性的工作,而现有的工作大多面临着提取复杂的内在特征和外在特征两个主要问题。从内在特征来看,目前的方法没有充分利用短期邻近模式和长期周期时间模式的不同功能。

在频分双工系统中考虑稳健的多输入单输出下行链路波束形成优化问题。基站(BS)向用户发送训练信号,并且每个用户估计信道系数,量化估计信道的增益和方向,并将它们发送回BS。

在深度贴图超分辨率(SR)中,高分辨率彩色图像在防止深度边界模糊方面起着重要的指导作用。然而,过度/不足地使用彩色图像特征通常会导致性能下降,例如平面/边界区域中的纹理复制/边缘平滑。为了缓解这些问题,这封信提出了一种简单而有效的方法来提高SR的性能,而不需要对原始SR网络进行重大修改。为此,我们提出了一种自选择连接(SSC),它可以替代传统的特征连接。在SR网络的上采样层中,SSC从颜色和深度特征中提取空间和通道注意,以便颜色特征可选择性地用于深度SR。

我们考虑检测未知信号的问题,该未知信号位于子空间联合(UOS)中,并且在具有未知方差的加性高斯白噪声中观察到。这封信的主要贡献是推导了一个检测器,它可以容纳由嵌套子空间组成的并集。该检测器将广义似然比检验(GLRT)作为子空间维数完全相同的特例。它依赖于多家族似然比检验(MFLRT)的框架,并通过数值例子证明了它比现有检测器具有更好的性能。

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