针对多网台的跳频信号的参数估计和网台分选问题，提出了使用图像处理的方法。针对低信噪比的情况下参数估计精确率低的问题，提出了适用于图像处理去噪的自适应定门限二分聚类算法。最后，进行了实验仿真，仿真结果表明通过自适应定门限二分聚类算法对跳频信号进行去噪后，再通过图像处理的深度学习检测框架可以有效地对双网台的跳频信号进行网台分选，并且较为精确地识别出跳频参数。
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