基于多级差分的双门限信道检测方法

针对动态数字信道化接收机子信道判别的问题,研究了子信道中能量值之间的特点,提出了基于多级差分的自适应双门限信道检测算法。该算法设置了3道门槛来最终确定信号的存在。针对每个信道,首先根据多级差分算法求得的峰值自适应得到门限1;然后根据底噪估计算法自适应得到门限2;各个信道中每个时刻的能量值要大于其当前时刻的门限1和门限2,才认为这个时刻子信道有信号存在。最后再根据信号存在时长的特点,判定连续多个时刻检测到信号存在才认为这些时刻有信号存在。仿真结果表明,该算法检测性能较好,不受不同子信道之间噪底差异的影响;并且算法简单,运算复杂度低,易于工程实现。     

基于暗块提取的无监督语义分割算法

提出一种针对单张图片进行处理的无监督语义分割算法,可以自适应得到每幅图像的类别数,并输出语义分割结果。首先,分别采用Felzenszwalb算法和SLIC算法(simple linear interative cluster)对图像进行预分割,获得图像的两种预超像素表示,对两种预超像素表示进行融合获得图像的最终超像素表示;其次,根据图像最终的超像素表示,使用暗块提取算法得到分类类别数以及可靠性强的类别标签;再次,使用得到的类别数以及类别标签来对由栈式编码器和softmax分类器组成的分类系统进行训练,再使用训练好的分类系统对整幅图像进行预测得到每个像素的标签;最后,对超像素块内的像素标签进行投票,选取标签数量最多的标签为这个超像素块内所有像素的标签。实验结果表明,与当前的一些分割算法相比,本算法能获得更好的语义分割效果。