公开(公告)号：CN109861937B

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN201910219808.1

申请日：2019-03-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张秀再 ,  赵慧 ,  蒋闯 ,  刘思成 ,  沈嘉程

IPC: H04L25/02 ,  H04B13/02

Abstract: 本发明公开了一种基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法，包括：(1)构建频分复用系统，根据子载波的数据符号得到接收的导频信号Y，并建立水声信道压缩感知方程；(2)在MSAMP算法的信号残差匹配中加入阈值弱选择，在阈值弱选择后加入回溯筛选进行迭代优化，更新支撑集，进而实现对水声信道向量的估计。本发明采用阈值弱选择方法，并在阈值弱选择后加入回溯筛选，通过阈值弱选择的原子当作回溯阶段的候选原子，在回溯筛选阶段，通过比较此时的阈值弱选择的原子支撑集大小与初始支撑集K0，可以利用更少的导频资源有效提高信道估计性能。

公开(公告)号：CN109861937A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910219808.1

申请日：2019-03-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张秀再 ,  赵慧 ,  蒋闯 ,  刘思成 ,  沈嘉程

IPC: H04L25/02 ,  H04B13/02

Abstract: 本发明公开了一种基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法，包括：(1)构建频分复用系统，根据子载波的数据符号得到接收的导频信号Y，并建立水声信道压缩感知方程；(2)在MSAMP算法的信号残差匹配中加入阈值弱选择，在阈值弱选择后加入回溯筛选进行迭代优化，更新支撑集，进而实现对水声信道向量的估计。本发明采用阈值弱选择方法，并在阈值弱选择后加入回溯筛选，通过阈值弱选择的原子当作回溯阶段的候选原子，在回溯筛选阶段，通过比较此时的阈值弱选择的原子支撑集大小与初始支撑集K0，可以利用更少的导频资源有效提高信道估计性能。

公开(公告)号：CN109934200B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN201910221849.4

申请日：2019-03-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张秀再 ,  胡敬锋 ,  沈嘉程 ,  刘思成 ,  蒋闯

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于改进M‑Net的RGB彩色遥感图像云检测方法，属于人工智能和图像识别领域，设计了RM‑Net深度语义分割网络，结合了残差网络与M‑Net的优点。首先，对原始数据集进行增强，并标注对应的像素级标签；利用空洞空间金字塔池化在不丢失信息的前提下提取图像多尺度特征，并结合残差单元使网络不易出现退化；最后，利用编码器模块与左路径提取图像全局上下文信息，解码器模块与右路径恢复图像空间分辨率，根据融合后的特征判别每个像元的类别概率，输入分类器进行像素级的云和非云分割。对彩色图像进行训练和测试，实验结果表明本发明方法在不同条件下可很好地检测云边缘细节，并取得较高精度的云阴影检测，证明了本发明方法具有较好的泛化性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN109934200A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910221849.4

申请日：2019-03-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张秀再 ,  胡敬锋 ,  沈嘉程 ,  刘思成 ,  蒋闯

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进M-Net的RGB彩色遥感图像云检测方法，属于人工智能和图像识别领域，设计了RM-Net深度语义分割网络，结合了残差网络与M-Net的优点。首先，对原始数据集进行增强，并标注对应的像素级标签；利用空洞空间金字塔池化在不丢失信息的前提下提取图像多尺度特征，并结合残差单元使网络不易出现退化；最后，利用编码器模块与左路径提取图像全局上下文信息，解码器模块与右路径恢复图像空间分辨率，根据融合后的特征判别每个像元的类别概率，输入分类器进行像素级的云和非云分割。对彩色图像进行训练和测试，实验结果表明本发明方法在不同条件下可很好地检测云边缘细节，并取得较高精度的云阴影检测，证明了本发明方法具有较好的泛化性与鲁棒性。