基于空-时加权全变差正则项的视频复原算法

该文改进空-时全变正则项,提出了基于空-时加权全变差的视频图像重建算法。通过空-时加权全变差正则项的引入,获得新的视频重建模型,并提出了基于分裂Bregman迭代算法的模型快速求解方法。仿真和数值实验表明,该文算法能够有效地实现高斯白噪声背景下视频序列去模糊问题,而且能够较好地保持复原图像序列的边缘和细节信息,避免传统TV算法产生的过平滑而失去细节信息的缺点,获得更加自然和细节的复原图像。

运动多平台加权辅助变量时差连续定位算法

针对已有时差(TDOA)定位模型通常需要引入一个恒定中间变量而不适合运动多平台连续定位的不足,推导了三维空间中无需中间变量的TDOA定位模型并在此基础上提出了一种加权辅助变量(WIV)连续定位算法。该算法首先推导代入TDOA测量值后新定位方程的误差项,求得误差项的协方差后将其用于构造最优辅助变量(IV)矩阵,并采用总体最小二乘(TLS)算法的估计值计算次优IV矩阵。仿真结果表明,所提WIV算法能够有效实现运动多平台TDOA连续定位。