基于集成孤立森林的无人机异常检测算法

吕少岚; 王华伟; 侯召国; 陈凌子

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基于集成孤立森林的无人机异常检测算法

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无人机(Unmaned Aerial Vehicle,UAV)运行过程中,通过嵌入式传感器感知飞行环境,会受到通信链路及恶劣操作环境等不确定因素的影响,导致其运行风险,从而威胁公共安全,这是亟待解决的问题。UAV异常状态检测是控制运行风险的重要手段。针对UAV异常检测的特点,利用UAV在安全状态运行过程中监管平台搜集到的相关飞行数据建立模型,提出了一种集成孤立森林(Integrated Isolated Forest,IIF)无监督异常检测算法,以便检测出异于UAV正常运行的情况。使用不同类型的UAV数据集验证了该算法的检测性能,实验结果表明,算法检测无矫正措施的UAV飞行异常的F1分数(F1-score)在0.94以上,对无矫正措施的UAV飞行异常的F1分数在0.75以上,相较于传统异常检测算法,该算法具有更好的检测性能。

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来源
《无线电工程》 |2022年第8期|1375-1385|共11页
作者
吕少岚; 王华伟; 侯召国; 陈凌子;
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作者单位

南京航空航天大学民航学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类反侦察、反干扰;
关键词
集成孤立森林; 无人机安全; 异常检测; 无人机传感器; 无监督学习;

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