基于车辆D2D通信的功率控制与中继选择算法研究

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传统的图像采样基于奈奎斯特采样定理,即以不低于图像信号频谱中最高频率两倍进行均匀采样。随着现代社会信息化的迅猛发展,图像承载的信息越来越多,这些图像信号所具有的带宽也变得越来越大。继续采用传统的采样方案对图像进行获取,所需的奈奎斯特采样率也会变得越来越大,这将导致更高复杂度的采样硬件设备,难以适用于一些采样时间、计算和存储资源受限的实际场景。近年来兴起的压缩感知技术作为一种可替代的解决方案,利用信
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由于光在水下传播时会出现吸收和散射现象,导致水下图像经常会出现色偏、模糊不清等问题。质量低下的图像无法完整地表达海底场景信息,更难以满足实际应用的多样化需求。现有的大多数水下图像增强方法在校正图像色偏和去模糊两个方面难以平衡,增强后的图像依旧偏蓝绿色或较模糊。因此,研究既能校正水下图像色偏又能去模糊的方法就显得十分重要。此外,判断图像增强方法性能是否优异的关键在于图像质量评价方法,虽然目前图像质量
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随着科学技术的发展,人们可以随时随地的使用手机、电脑等智能终端设备同他人进行通信,人们之间的沟通交流没有了时间和空间的障碍,基于网络的通信方式也成为了人们获取外界信息、与世界相连的主要方式。但是,当地震、火灾、海啸、战争等自然或人为灾难发生的时候,地面的通信基础设施将会遭受巨大的破坏甚至完全被摧毁,从而给救援人员的及时救援产生极大地障碍,进而极大地威胁着被困人员的生命财产安全。本文主要通过使用无人
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物联网时代下,由于频谱资源紧缺以及无线通信技术的快速发展,多种无线通信技术占用同一频段进行工作。在需要结合多种无线通信技术的异构场景下,工作于同一频段的不同无线通信技术相互干扰,造成跨技术干扰,降低通信效率与可靠性。研究人员提出跨技术通信以替代传统的无线网关,更高效、灵活地解决以上问题。目前已有大量研究关注如何在不同通信技术之间实现跨技术通信,因此该技术已逐渐走向成熟。为了将该项技术投入实际应用,
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随着智能手机、智能摄像头等一系列智能设备的普及,越来越多的图像被人们获取,这些图像中不乏包含着一些有用的文字信息,如何将这些图像中的文字信息检索识别出来应用在例如实时翻译、智能辅助驾驶、盲人阅读等新技术上,成为了当今学术和工业界的热门研究领域。但是自然图像由于拍摄角度和拍摄条件等原因,往往存在过曝、光照不均匀、图片模糊、背景复杂等问题。如何高效、准确的定位、识别自然场景中的文字信息也成为了近年来热
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