【摘 要】
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航路飞行目标的属性异常检测是确保及时发现飞行异常的关键问题.常用的概率框架需要受到先验信息的局限.可传递置信模型（Transferable Belief Model,TBM）不需要先验信息,能高效
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,光电控制技术重点实验室
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航路飞行目标的属性异常检测是确保及时发现飞行异常的关键问题.常用的概率框架需要受到先验信息的局限.可传递置信模型（Transferable Belief Model,TBM）不需要先验信息,能高效处理异质信息,但是传统的TBM无法处理时间上的不连续与不确定性,因此针对异常航路目标检测问题,将马尔可夫模型与TBM框架结合,建立了基于TBM的双层融合架构,实现了多特征融合航路属性异常检测.第一层是通过对多属性冲突信息的分析,实现对多特征的检测,并通过特征贡献度分析,对多特征信息进行打折后再融合;第二层是通过在
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