【摘 要】
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在空中交通监视系统中使用的现代技术中,广播式自动相关监视(ADS-B)是当今最引人注目的一种,它具有更高的准确性和更少的人为依赖。但其在没有任何认证和加密的情况下广播消息,信息可能会被恶意伪造或修改。本文介绍了两种基于1DCNN-BiLSTM的网络模型,此模型根据ADS-B时域采样数据提取真实信号与欺骗信号的特征并识别出欺骗信号。在航迹较短时,该模型能提取ADS-B信号详细的时间特征信息;在航迹较长时,先利用一维卷积神经网络(1D-CNN)提取每条航迹内每个空中位置的详细的时间特征信息,然后利用双向长短期
【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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在空中交通监视系统中使用的现代技术中,广播式自动相关监视(ADS-B)是当今最引人注目的一种,它具有更高的准确性和更少的人为依赖。但其在没有任何认证和加密的情况下广播消息,信息可能会被恶意伪造或修改。本文介绍了两种基于1DCNN-BiLSTM的网络模型,此模型根据ADS-B时域采样数据提取真实信号与欺骗信号的特征并识别出欺骗信号。在航迹较短时,该模型能提取ADS-B信号详细的时间特征信息;在航迹较长时,先利用一维卷积神经网络(1D-CNN)提取每条航迹内每个空中位置的详细的时间特征信息,然后利用双向长短期
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