郑子扬
- 作品数：6 被引量：16H指数：2
- 供职机构：中国航天科工集团公司8511研究所更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于SOFM网络聚类雷达信号分选预处理改进算法被引量：8
- 2013年
- 采用自组织特征映射神经网络将含有噪声背景的多雷达混合脉冲描述字(PDW)数据进行聚类,根据距离特征进行噪声脉冲滤除。在密度可分的前提下,依据密度特征进行再聚类处理,最后输出各类的脉冲集合。仿真实验结果表明,该方法可以有效分离复杂电磁环境下的雷达脉冲信号,对捷变频雷达信号具有良好的预处理效果。
- 郑子扬陈永游张君史敏贺刚
- 关键词：自组织特征映射神经网络信号分选
- 一种基于抛物线霍夫变换的雷达信号分选方法被引量：2
- 2017年
- 在雷达信号分选时,一般的思路是采用到达时间、脉宽、频率、到达方向等参数对信号进行分选,分选完成后再将同一辐射源的脉冲幅度提取出来,进行雷达扫描特性等分析。对某实际采集数据进行了分析,发现信号的时间、幅度曲线有明显的规律,采用了抛物线霍夫变换提取了全脉冲的幅度特性,并采用时间、幅度联合分析完成了信号的分选。仿真结果表明了该方法的有效性,为雷达信号分选提供了一条新的思路。
- 曾德国张君郑子扬陈歆炜徐富元
- 关键词：雷达信号分选
- 基于自适应仿射传播聚类的雷达信号分选方法被引量：2
- 2011年
- 复杂体制的雷达不断应用于实际,使得基于到达时间单参数的雷达信号分选方法遇到了技术瓶颈。然而,基于多参数的信号分选方法,如K-均值聚类和模糊函数C均值聚类,前者对初始类中心敏感、需预知聚类数,后者对类隶属度的选取、相似度矩阵的建立存在不确定性,使得这些方法在自适应雷达信号分选中受到了限制。自适应仿射传播聚类不仅可以克服上述方法的不足,而且可以自适应地给出最优聚类数,因此,可将自适应仿射传播聚类应用于雷达信号分选中。仿真实验表明了该方法的有效性。
- 陈昌云郑子扬陈永游
- 关键词：信号分选自适应聚类
- 基于深度卷积网络的PRI调制模式识别方法被引量：3
- 2019年
- 基于数据驱动的思想,采用深度卷积神经网络实现对雷达信号PRI调制模式的识别。仅使用测量数据,对包含复合调制在内的8种复杂调制模式,分别针对存在不同程度干扰脉冲、丢失脉冲、测量噪声以及小样本脉冲环境的影响下的测量数据进行实验。实验结果表明,该方法在上述4种环境中仍具有良好的PRI调制模式识别能力。
- 茆旋宇郑子扬王佩郭涛鲁加战卢志龙祁友杰
- 关键词：卷积神经网络模式识别
- 基于注意力机制与CNN⁃GRU模型的飞机航迹预测研究
- 2022年
- 随着当前空中飞机数量的日益增加,有限的空域资源随之日趋紧张,针对现有航迹预测模型无法充分挖掘航迹数据中的关键价值信息的问题,提出了一种结合注意力机制与卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的飞机航迹预测模型。该模型以历史飞机航迹的经度、纬度、高度数据为基础,首先利用CNN模块从航迹数据中进行空间特征提取,然后将特征输入到GRU模块中进行时间特征的提取,最后利用注意力模块为特征的不同部分赋权,进一步提高模型的预测性能。实验结果表明,相较于CNN、GRU、CNN⁃GRU等模型,结合注意力机制的CNN⁃GRU模型在评价指标上有更好表现,能更精确地进行航迹预测。
- 徐富元蒋明王志印秦晋郑子扬
- 关键词：轨迹预测卷积神经网络
- 一种基于TOA差值矩阵的雷达信号分选方法被引量：1
- 2010年
- 由于几种经典的雷达信号分选方法在复杂的电磁环境下分别存在各自的缺陷,很难正确分选出全部目标信号,且伴有较高的虚警和漏警概率,因此提出一种新的基于脉冲到达时间(TOA)差值矩阵的信号分选方法,PRI的模式搜索与脉冲匹配过程均在该差值矩阵上完成。实验结果表明,该方法能够适应复杂的雷达信号环境,并且具有较高的脉冲分选正确率,以及较低的虚警和漏警概率。
- 贺刚陆伯祥郑子扬
- 关键词：TOA分选方法SORTING漏警概率模式搜索脉冲分选
