高杰
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法被引量：6
- 2022年
- 生成对抗网络图像修复算法在填充任意掩码区域时会经常出现错误,原因是其在进行卷积运算时将所有输入像素都视为有效像素。针对该问题,提出一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法,利用门控卷积替换网络残差块中的传统卷积,以有效地学习已知区域与掩码区域之间的关系。算法采用边缘修复加纹理修复的两阶段生成对抗修复网络。首先,用边缘检测算法检测出破损图像中已知区域的结构;然后,将掩码区域的边缘与已知区域的颜色和纹理信息结合起来进行结构修复,再将完整结构与待修复图像一起送入纹理修复网络中进行纹理修复;最终输出得到完整图像。在网络训练过程中,采用谱归一化马尔科夫判别器以改善迭代过程中权重变化缓慢的问题,从而加快收敛速度、提升模型精度。在Places2数据集上的实验结果表明,所提出的算法在修复破损区域形状不一、大小不一的图像时,相较于之前的两阶段修复算法,在峰值信噪比和结构相似性上分别提高了3.8%和3.0%,且主观视觉效果提升明显。
- 高杰霍智勇
- 关键词：图像修复
- 基于压缩感知的自适应导频信道估计被引量：1
- 2016年
- 在无线通信系统中,如何提升信道估计的准确度对提升无线通信的系统性能至关重要。在信道估计中,导频开销占据了较多的频谱资源,且传统的信道估计算法不能根据信道状态实时调整信道估计中所需要的导频数量。而压缩感知信道估计算法,可以利用无线信道的稀疏特性,提高信道估计的精确度,减少导频子载波的开销。基于此特点,将压缩感知与信道估计相结合,研究了基于压缩感知的稀疏度未知情况的信道估计,并提出一种适用于LTE-A系统的导频自适应信道估计算法。仿真结果表明:与传统的LS信道估计和LMMSE信道估计相比,所提出的导频自适应算法能够将导频数量减少40%左右,并能获得更准确的信道估计性能。
- 孙君高杰
- 关键词：压缩感知信道估计自适应导频
