【摘 要】
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为进一步提高低空无人机的管控能力，突破对合作型无人机运行状态的精准监控和非合作型无人机任务类型快速研判的关键技术，对无人机异常行为的检测方法进行研究。首先，定义了合作型和非合作型无人机运行过程中的异常行为，并对两类无人机的运行参数进行分析，明确了各种运行特征及其判定参数的提取方法。随后，提出了基于Sobel Operator-CNN算法的无人机类型判定方法。最后，改进孤立森林算法，提出动态最大生长
【机 构】
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智能空地融合载具及管控教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（5210120621）； 无人机异常行为检测与意图预测方法研究（RH1900010872）；
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为进一步提高低空无人机的管控能力，突破对合作型无人机运行状态的精准监控和非合作型无人机任务类型快速研判的关键技术，对无人机异常行为的检测方法进行研究。首先，定义了合作型和非合作型无人机运行过程中的异常行为，并对两类无人机的运行参数进行分析，明确了各种运行特征及其判定参数的提取方法。随后，提出了基于Sobel Operator-CNN算法的无人机类型判定方法。最后，改进孤立森林算法，提出动态最大生长高度的方法，对合作型和非合作型无人机的异常行为进行判别，根据数据节点判定无人机任务特点以及异常类型。基于ardupilot-airsim仿真平台的测试结果表明，改进的孤立森林算法具有收敛速度快、准确度高的特点，对异常行为的识别准确率达到96.4%，超过传统算法3.2%。
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