【摘 要】
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广播式自动相关监视(ADS-B)是一种新的空管监视技术,遵循着“空地一体化”和“全球可互用”的指导原则,实现了航迹信息共享。但其开放式的架构特点,使其极易受到各类欺骗式的
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1833112)
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广播式自动相关监视(ADS-B)是一种新的空管监视技术,遵循着“空地一体化”和“全球可互用”的指导原则,实现了航迹信息共享。但其开放式的架构特点,使其极易受到各类欺骗式的干扰,严重威胁空中交通安全。本文针对真实ADS-B信号的多普勒频偏变化规律与报告位置的变化规律相符合的特点,结合以深度学习为代表的机器学习方法,提出利用改进型的AlexNet提取特征并检测欺骗干扰。本方法对比传统的信号处理方法,减少了计算复杂度,提高了识别准确率,特别是在航迹长度较短时优势更加明显。仿真实验验证了方法的有效性。
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