针对传统基于特征提取(FB)的信号调制识别算法所存在的识别准确率低、特征提取难度大以及算法泛化性能差等问题, 结合卷积神经网络(CNN)和多尺度金字塔池化(MSPP)提出一种基于MSPP-CNN的信号自动调制识别(AMR)算法。在所提出的算法中, 使用多尺度金字塔池化提高模型对不同调制信号的非线性特征提取能力, 使模型具有更强的特征表达和泛化性能; 在CNN模型的构建过程中, 使用不同的卷积、池化以及激活方法对模型进行最优化验证, 从而保证模型结构以及参数的合理性。实验结果显示, 所提算法在信噪比为-18 dB, 0 dB, 18 dB时的识别准确率分别达到56%,62.98%,92.04%;与其他传统特征提取算法以及CNN算法的大量对比试验, 证明了所提算法的有效性和高识别准确率。
调制识别 多尺度金字塔池化 深度学习 卷积神经网络 modulation recognition multi-scale pyramid pooling deep learning convolutional neural network
红外与激光工程
2022, 51(4): 20220167
华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063210
针对核相关滤波算法中单一特征不能很好地适应跟踪过程中出现的复杂场景,以及算法无法解决目标尺度变化的问题,提出一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架下,按照特征响应图的可信度来对快速方向梯度直方图 (FHOG)特征和局部二值模式(LBP)特征进行自适应加权融合,实现对目标的定位;其次,在尺度估计环节,利用尺度金字塔来估计目标的尺度大小,使算法对尺度发生变化的目标有很好的适应能力;最后,在OTB-50数据集上进行测试,将本文算法与其他5种跟踪方法进行对比,其精确率和成功率均有所提高,且具有较好的鲁棒性和稳定的跟踪性能。
机器视觉 相关滤波算法 特征融合 尺度自适应 尺度金字塔 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041512
1 上海大学微电子研究与开发中心, 上海 200444
2 上海大学机电工程与自动化学院, 上海 200444
针对近眼显示系统存在数据传输带宽过高的问题,构建多尺度金字塔模型实现人眼视觉区域的多分辨率显示,将人眼视觉区域空间变化率的特性应用到数据传输的过程中;根据多尺度金字塔模型设计面向近眼显示系统的微显示控制器,实现了对视频图像的编解码处理,并在分辨率为1600×1600×3的全彩高清硅基有机发光二极管(OLED)微显示器上验证控制器的可行性。实验结果表明,基于多尺度金字塔的多分辨率图像传输算法符合人眼的直观感受,较好地去除了下采样过程中出现的边界线效应,有效降低了数据的传输带宽,能够满足近眼显示领域对微显示器实时渲染性能的要求。
光学器件 视觉光学 多尺度金字塔 人眼视觉特性 微显示器 数据传输 光学学报
2019, 39(12): 1223001
