针对常见去噪方法容易造成特定区域过度平滑、奇异结构残余噪声以及产生阶梯效应和对比度损失等问题，提出一种自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型，建立了自适应非局部正则化能量泛函和相应的变分框架。首先，对噪声图像利用自适应权值的非局部均值求得数据拟合项；其次，引入双边总变分正则化项，利用正则化系数来适度平衡数据拟合项和正则化项的影响；最后，通过能量函数最小化对不同的噪声统计快速求得最优解，从而达到降低残余噪声并纠正过度平滑的目的。通过理论分析和针对模拟噪声图像与真实噪声图像的实验结果表明，所提出的图像去噪模型能够较好地处理具有不同统计特性的图像噪声，与自适应非局部均值滤波去噪相比，所提算法的峰值信噪比（PSNR）值最多可以得到0.6 dB的改善；与全变分正则化图像去噪算法比较，所提算法的主观视觉效果明显更好，在去噪的同时图像纹理和边缘等细节信息保护得更好，PSNR值最多可以提高10 dB，而多尺度结构相似性度（MS-SSIM）指标可以提升0.3。因此，所提出的图像去噪模型可以在理论上更好地探讨如何合理处理噪声和图像内容本身的高频细节信息，在视频和图像分辨率提升等领域也具有良好的实际应用价值。

任何视频摄像设备均具有一定的时间分辨率限制,时间分辨率不足会造成视频中存在运动模糊和运动混叠现象。针对这一问题常用的解决方法是空间去模糊和时间插值,然而这些方法无法从根本上解决问题。提出一种基于最大后验概率(MAP)的单视频时间超分辨率重建方法,该方法通过重建约束来确定条件概率模型,然后利用视频自身具有的时间自相似先验信息得到先验信息模型,最后求得基于最大后验概率的估计值,即通过对单个低时间分辨率视频重建来得到高时间分辨率视频,从而有效解决由于相机曝光时间过长所造成的“运动模糊”和相机帧率不足引起的“运动混叠”现象。通过理论分析与实验,证明了所提方法的有效性。

目前大部分无参考型的图像质量评价方法都是基于图像的几何特征进行描述的,但是这种方法对于图像的边界要求较为严格,并且在实际应用中的图像的失真类型是未知的。针对这一缺点,提出一种基于梯度相关性分解的无参考图像质量评价(DGS)方法,该方法提取图像的梯度,对其进行奇异值分解作为图像的主要结构信息,以此对图像的质量进行评价。实验结果表明,DGS模型比通用的简单有效的峰值信噪比(或均方误差)模型更符合人眼视觉系统特性,能在无参考的情况下更好地评价图像质量,并与图像的主观评价值达到更准确的一致性。

为解决低轨道卫星通信系统支持高速飞行的飞机用户无缝接入问题，基于动态多普勒频移技术，提出一种支持高速飞机用户的卫星网络切换管理算法。在分析低轨道卫星网络覆盖地面低速用户特性的基础上，针对飞机用户高速运动和卫星自身高速移动的特点，就处于低轨卫星覆盖下的飞机用户进行星间切换的管理算法深入分析，对算法原理及切换过程进行详细的阐述，并通过建立数学模型推导出飞机用户发生卫星切换的时刻和位置的数学表达式。最后，以类Teledesic系统为例，就该算法中切换门限值的选取对卫星系统性能及服务质量的影响进行仿真分析，证明了该算法的有效性。

提出了一种应用于移动Ad Hoc网络中的联合空时预留和功率控制MAC协议。它通过对信道时间和空间资源预留更为精确的估计优化了可用的信道资源，提高了信道的空间利用率，降低了碰撞冲突的概率。因为物理层头部采用最低的速率进行传输，把这种时空估计信息嵌在物理层帧头部，可以把信息传播到更多更远的邻节点，减少了碰撞的概率。同时结合功率控制技术对数据包传输功率进行控制，降低了节点的能量消耗。通过仿真与IEEE 802.11 MAC协议进行比较，该协议提高了系统的吞吐量，移动节点功率消耗明显降低，节点的能量利用效率得到提高。

针对现有几种基于二进制搜索法的RFID防冲突算法没有同时考虑识别次数和传输位数这两方面性能，通过改进读写器识别电子标签过程中的步骤和减少读写器发送指令的位数，提出了基于堆栈的RFID动态减位防冲突算法。该算法利用堆栈记忆存储功能避免每次从树型根部识别，从而减少识别次数；并采用适当协议进一步缩减必需的指令信息位。仿真结果表明该算法在识别次数和传输位数方面相比其它几种二进制搜索法都有很大降低，在次数效率和位数效率性能上亦有较大提高，故该算法在识别完成时间和能量消耗方面相应得到较大改善。