基于学习的生成式对抗网络的压缩伪影去除与人脸图像生成研究

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极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类能够及时、准确地感知地表环境信息,推动极化SAR系统在地表覆盖测绘、海洋研究以及战场侦察等遥感领域中的应用,是微波遥感技术领域中的重点研究课题。条件随机场(Conditional Random Field,CRF)是处理极化SAR图像分类的有力工具。如何挖掘区分能力高、泛化能力强的目标极化特征,并构建精确、普适性高
近年来,电信产业星地融合的趋势给低轨卫星星座通信系统的发展注入了新的活力,国内外低轨卫星星座建设计划层出不穷。实现低轨卫星星座通信的首要挑战便是卫星与终端的相对位移引起的多普勒频移,若不进行估计补偿,将严重影响系统的正常工作。此外,随着卫星物联网的发展,在可预见的未来通信设备的部署会越来越密集,这使得频谱资源愈发紧张,在此场景下通信设备需要具备空间信号盲检测的能力以便执行信号的碰撞检测、回避等操作
雷达高分辨成像是雷达研究中的重要组成部分,从这一概念的提出至今,雷达高分辨成像技术一直是国内外研究人员研究的热点领域,同时也产出了许多骄人的成果。合成孔径雷达成像和实孔径雷达成像是两种常见的主动雷达成像系统,根据雷达信号处理的知识可知,雷达的方位分辨率跟雷达的孔径大小息息相关,雷达的孔径越大则其方位分辨能力越强。对于合成孔径雷达而言是通过建立雷达与目标的相对运动而扩展孔径来形成大的虚拟孔径进而提高
近年来,海洋中不断的部署了各种带宽密集型服务和应用,例如大型传感器网络和高清视频/图像传输系统等,伴随而来的是信息量的日益膨胀和对大容量信息传输的激增需求。尽管传统的水下声通信(Underwater Acoustic Communication,UAC)已经具有较高的技术成熟度,但由于其使用了低速声波,因此也带来了容量低和延时大的问题;而对于采用蓝绿色光波作为通信载体的水下光通信来说(Underw
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网络结构自然存在于现实世界的各种复杂系统中,例如社交网络、购物网络、合著网络、Ad-hoc网络和计算生物学等。这些复杂系统中的许多问题都可以通过网络结构进行推理。在早期的研究中,网络分析方法主要集中在静态网络上,然而现实世界的网络会表现出各种动态行为,例如拓扑演化、特征演化和特征扩散等。事实上,动态性是决定大多数网络系统性能的一个重要因素,因此对于网络系统动态性的研究被视为一个需要深入探索的关键问
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