利用改进型AlexNet的ADS-B欺骗式干扰检测

• 作者: 吴庆 王文益
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 广播式自动相关监视 欺骗式干扰 深度学习 改进型AlexNet
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 741-747
• 页数: 7页
• 分类号: TN973.3
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.05.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文益	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	31	84	5.0	7.0
2	吴庆	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	1	0	0.0	0.0