认知无线AdHoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)中某一链路的SINR低于门限值时,将导致端到端路径中断,针对该问题,以最小化路径的中断概率为目标,研究次用户节点总发射功率受限,以及次用户对主用户干扰功率受限的情况下,联合功率控制的路由与频谱分配策略.联合功率控制的路由与频谱分配问题非常复杂,是NP问题,为了有效求解该问题,提出基于遗传算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法JPCRA.通过大量的仿真发现,我们提出的JPCRA算法能达到预定目标,构造的路径不仅具有较低的中断概率,而且有效地降低了对主用户节点的干扰功率.
为了准确地提取出图像中的显著区域,根据人类视觉注意机制的基本原理,提出一种基于背景和中心先验的图像显著性检测方法.首先选择了SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)超像素分割算法对输入图像进行预处理,使得检测结果能够最大程度上保持图像中物体的形状;然后根据背景先验理论,大致区分图像的背景和显著目标;最后,针对传统的中心效应对偏离图像中心的显著目标检测失效的问题,将背景先验显著图的质心作为显著目标的中心位置建立中心显著图,进一步抑制背景,突出显著目标.仿真实验结果表明,针对自然场景的图像,该方法能够均匀地突出显著对象,有效地抑制背景.