采用BCD工艺设计了一中宽电源电压输入、多通道张弛振荡※器电路，文中提出的一种片上电源变换电路以及一种基于张弛振荡器的时钟产生电路，克服了宽电源范围供电情况下对低压振荡器的要求, 在降低电压变换电路复杂性的同时降低了频率对电压的敏感性, 可应用于单▓电源高压供电芯片.在电ㄨ源电压VDDH为典型值24 V情况下，逻辑低电平VDDL温度系数为290 ppm/℃；电源电卐压从0跳变到24 V时，VDDL稳定5 V仅需0.16 μs；27℃情况下，电源电压VDDH从7 V到40 V变换情况下，VDDL电平变化1.72%.27 ℃情况下，在7 V供电电压时，最大时♂钟偏移0.20%；在24 V供电电压时，最大时钟偏移0.21%.电路采用0.25 μm工艺实现，在电源电压24 V，工作频率25 MHz时，电流消耗仅为150 μA.

随着当前面向特定领域加速器设计的快速发展，基于加速器的异构系统是计算架构设计发展的新趋势.但复杂的异构系统对编程方式以▅及处理器和加速器之间的→高效交互提出了挑战.如何描述主处理器和加速器的计算任务，降低两者之间的数据传输代价，并⊙让处理器高效地完成对加速器的任务管理调度是保证异构系统性能的关键技术.本文基于一种以数据流为驱动的可重构阵列，基于工作↑特点，通过对其驱动方式、数据流向、输入输出等进行抽象，提出了一种与主控之间任务管理〖机制和互连】方式，包括硬件的主机接口，软件的任务管理系统等，并基于RISC-V指令集的Rocket Core上实现并验证.

为了解决『跟踪过程中的漂移问题，本文提出了一种基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法。在跟踪过【程中，跟踪器通过目标的最大响应值确定目标的位置，并且通过一个新的自适应检测指标检测当前位置的可靠性.不同于其他检测指标的是，新的检测指标减少了对最大响应值的依赖.若检测出当前帧的位置不可靠，我们的方法可以通过Edge boxes方法产生一系列的目标候选框，并通过非极大值抑制方法和欧几里德度量方法选出最优目标位置.此外，我们提出了自适应更新的方法来减少由于跟踪失败导致的误差.实ξ验结果表明，本文提︽出的算法在精确度和成功率方面都有很好的效果.

各向异性全变分模型广泛应用于图像解模糊, 然而, 传统的各向异性全变分模型存在以下两个ㄨ缺点:首先, 传统各向异性全变分模型假设图像为分片常数且只考虑了图像一阶梯度的稀疏约束导致恢复的图像¤存在严重的阶梯伪影效应; 其次传统全变分模型采用L1范数来刻画图像梯度的稀疏性，然而L1范数刻画图像的稀疏性的能力有限，为改进这两个缺点，本文提出一种结合了二阶梯度稀疏约束和Lp伪范数新的去模糊方法，引入二阶全变分是为了适应▆图像的先验项从而去除阶梯效应，引入Lp伪范数是为了更准确刻画图像的稀疏性，为求解模型，采用交替乘子迭代法将模型分解为若干个去耦合的子问题.通过实验展现本文提出方法的效果.结果显示相比于本文提到的其他四种模型，本文提↓出的模型具有更优的效果。

蜻蜓算法模拟蜻蜓觅食行为对个体位置进行更新，为提高蜻蜓算法收敛精度、避免陷入局部最优解，现提出基于精英策略与正①弦余弦机制的蜻蜓算法(ESCDA).该算法利用精英策略优化种群初始化，通过正弦余弦机制优化位置更新，改善了算法的收敛效果、提高了寻优精度.将算法应用于14个典型复杂函数优化问题，并与经典的粒子群算法，狼群算法和蚁狮算法相比较，实验结果表明该改进算法具有良好的全局收敛性和寻优精度，尤其适合高维，多峰的复杂函数求解.

为了解决数据动态变化后如何快速更新属性约简的问题，一些增量属性约简的算法被提出.然而，对于分布决策信息系统增量属性约简的算法研究却甚少.为了有效解决动态分布决策信息系统约简更新的问题，提出了分布决策信息系统增量属性约简的方法.首先，本文介绍了分布决策系统的相关概念，然后，给出了分布决策信息系统基于矩阵方法的知识粒度增量更新机制，并设计了分布决策信息系统基于矩阵方法的增量属性约简算法.最后，从UCI机器学习库下载一些々数据集，分别用增量和非增量属性约简算法进行对比实验，实验结果说明了增量属性约简算法比非增量约简算法在计算时间上有较强的优势.

空间应用处理器Cache一直是抗辐射加固设计的薄弱环节，造成国产加固器件的Cache不能在轨应用，大大制约了空间应用处理器的性能.Cache中保存着处理器当前使用最频繁的指令和数据，Cache加固的效果，直接决定了空间应用处理器的抗单粒子翻转(SEU)能力.处↑理器缓存标签阵列(Cache Tag Array)是Cache系统的核心，传统SEC仅能对Tag单位错误进行纠正，邻位双错会引起误纠正，在组相连和全相连的Cache中会引起较大的面积功耗开销.本文设计了结合比特重排序技术和扩展FastTag技术的高能效Cache Tag容错方法，具有三方面特点①：(1)扩展传统FastTag技术在写回Cache应用的局限性；(2)冗余码率与SEC一样的条件下，降低邻位双错的误纠正概率；(3)和传统SEC方法相比，降低容错带来的面积功耗开销.经过仿真与评估，与传统SEC容错设计相比，能效比得到提高.可以将邻位双错检测率提高70%左右；面积开销降低12.1%；功耗开销降低47.6%；关键路径延迟降低0.2 ns.

针对彩色图像加密算法中混沌系统单一，密钥与明文关联性差的问题，提出一种基于FWHT的动态多混沌彩色图像加密算法.首先对图像进行快速沃尔什哈达玛变换(FWHT)；其次根据各通道像素值控制动态统一混沌系统参数构建不同系统，改进后用于各通道系数置乱；最后利用Rabinovich混沌序列控制PWLCM映射参数构建R-P混沌系统，迭代生成两级复合密钥流双扩散得到密文，叠加为彩色密文图像.结果显示，密文图像直方图分布均匀，相关性几乎为0，信息熵大于7.999 3，NPCR值和UACI值也近似于理论值，可有效抵抗各类攻击，具有较强加密性能.

Falcon是通过NIST第一轮筛选的唯一的基于NTRU格的签名方案.相较于其它的签名设计，Falcon的公钥长度和签名长度都较短，可有效降低通信的复杂度.它的劣势在于算法设计复杂，特别是其中的密钥生成算法和快速傅里叶采样算法难以理解且需要精细实现.本文分析了在内存资源受限的设备中实现Falcon签名方案的可行性，经过优化后▽，运行Falcon签名算法需要的动态内存降低到参考实现的37%.采用本文提出的实现方法，则签名需要334.7 ms，签名验证需要6.16 ms.

随着人脸识别系统ξ的广泛采用，基于人脸识别的身份认证系统必须充分考虑用户人脸特征的安全性.为防止人脸特征泄漏，人脸特征不能以明文形式进行操作和存储.针对此问题，设计了基于全同态加密的人脸特征密文认证系统，该系统在加密域中进行人脸特征匹配，同时数据库中保存的是人脸特征模板的同态密文，整个系统无需解密ξ　人脸特征模板就可完成认证.系统实现部分借助了微软的开源简单加密算法函数库，并进一步探索了一种批处理和降维的方案，以权衡人脸匹配的准确性和计算复杂性.基于人脸基准数据库(LFW、IJB-A、IJB-B、CASIA)的测试结果表明，基于全同态加密的人脸特征密文认证是可行的，能够基本满足真实应用场景的需求.

环路滤波器是全数字锁相环中重要的模块，对环路的许多性能都有着重要的影响.为了加快锁定时间的同时降低带内噪声，本文提出了一种适用Ⅱ型全数字锁相环的自适应环路滤波算法.该算法预先选择多组对应带宽由大到小的环路滤波参数.在跟踪过程中，根据环路的状态依次在特定的时刻切换参数，并对因切换导致频率控制字跳变进行补偿.本文首先证明了自适环路滤波器的可行性，然后给出了算法的实现流程，最后采用Verilog-A语言在HSPICE中对上述算法进行了仿真实验.实验结果表明采用本文提出的自适应环路滤波，ADPLL锁定时间仅仅略大于第一组参数对应的锁定时间，而其锁定后的相位噪声与最后一组参数的相同.

迭代最近＠ 点算法(Iterative closest point, ICP)因配准精度高、适应性强而被广泛使用，但是它容易受高斯噪声和离群点的影响，导致运行速度缓慢、配准精度降低，且需要两片点云具有良好的初始位置，否则会出现局部最优问题.针对以︻上问题，本文提出了一种新的点云配准方法，利用法向量和高斯曲率进行粗配准，去除无关点同时提供较好的初始位置，再采用基于奇异值分解的ICP算法进行精细配准，并采用斯坦福大学的点云数据集进行了配准实验，结果表明，本♂文算法能够有效降低高斯噪声和离群点对配准效果的干扰，改善了点云配准的运行效率和配准精度，与传统ICP算法相比，平均配准√时间减少了53.5%，配准精度提高了43.2%.

针对基于暗通道先验去雾算法易产生图像偏暗、细节信息丢失等』现象，提出了一种基于引导系数加权和自适应图像增强去雾算法.首先，对原导向滤波方法进行采样和引导系数加权，快速得到精细化的透射率；然后，利用K-均值聚类将原图像标定为亮色和非亮色区域，约束透射率和大气光值，达到图像噪声抑制和大气光值优化的效果；最后，结合大气散射模型恢复图像，并利用自适应线性对比度增强方法对恢复后的图像进行优化.实验结果表明，与其他代表性去雾方法相比，由本文算法所获得的去雾图像不仅能克服图像失真、细节丢失等问题，同样在主观指标上和客观指标上都能取得较好的结果.

为解决无人机跟踪目标时面对的复杂环境问题，选择以基于颜色特征进行跟踪的MeanShift算法为基础，对其作出改进.针对无人机跟踪目标时，目标颜色与环境背景相似的问题，提出改进MeanShift算法的跟踪特征，将相机采集的视频格式由RGB颜色空◥间转化为HSV颜色空间，并选取其中的色调分量作为跟踪特征；针对无人机跟踪过程中目标被短期遮挡的问题，提出将改进后的MeanShift算法与Kalman滤波相结合，利用Kalman滤波的预测功能，使算法在面↘对目标被短期遮挡的情况下依旧能稳定跟踪.通过实验，验证了本文提出的跟踪算法的有效性.