郑子扬

作品数：6被引量：21H指数：3
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供职机构：中国航天科工集团公司8511研究所更多>>
发文主题：信号分选雷达信号分选方法卷积神经网络SOFM更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《航天电子对抗》更多>>
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基于注意力机制与CNN⁃GRU模型的飞机航迹预测研究被引量：2
《航天电子对抗》2022年第6期25-30,59,共7页徐富元 蒋明 王志印 秦晋 郑子扬 
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...
关键词：轨迹预测 注意力机制 卷积神经网络 门控循环单元 
基于深度卷积网络的PRI调制模式识别方法被引量：4
《航天电子对抗》2019年第5期32-37,共6页茆旋宇 郑子扬 王佩 郭涛 鲁加战 卢志龙 祁友杰 
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...
关键词：PRI调制 卷积神经网络 模式识别 
一种基于抛物线霍夫变换的雷达信号分选方法被引量：4
《航天电子对抗》2017年第4期22-25,38,共5页曾德国 张君 郑子扬 陈歆炜 徐富元 
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,...
关键词：雷达 信号分选 抛物线 
基于SOFM网络聚类雷达信号分选预处理改进算法被引量：8
《航天电子对抗》2013年第3期42-45,50,共5页郑子扬 陈永游 张君 史敏 贺刚 
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...
关键词：自组织特征映射 神经网络 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
《航天电子对抗》2011年第3期20-22,35,共4页陈昌云 郑子扬 陈永游 
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...
关键词：信号分选 自适应 仿射传播 聚类 
一种基于TOA差值矩阵的雷达信号分选方法被引量：1
《航天电子对抗》2010年第6期28-30,51,共4页贺刚 陆伯祥 郑子扬 
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...
关键词：TOA 差值 矩阵 雷达信号环境 分选方法 difference matrix based signal SORTING 漏警概率 脉冲到达时间 虚警 实验结果 匹配过程 目标信号 模式搜索 脉冲分选 电磁环境 正确率 缺陷 经典 
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