【摘 要】
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受地形结构、气象条件等多种因素的影响,用于低空通航飞行器定位的广播式自动相关监视(Automatic de-pendent surveillance-broadcast,ADS-B)设备获取的位置信息存在异常数据
【机 构】
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沈阳航空航天大学电子信息工程学院,中国民航科学技术研究院,北京联合大学机器人学院,中国交通通信信息中心
【基金项目】
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supported by the National Key R&D Program of China(No.2018AAA0100804),the Talent Project of Revitalization Liaoning(No.XLYC1907022),the Key R&D Projects of Liaoning Province(No.2020JH2/1010004
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受地形结构、气象条件等多种因素的影响,用于低空通航飞行器定位的广播式自动相关监视(Automatic de-pendent surveillance-broadcast,ADS-B)设备获取的位置信息存在异常数据。为检测异常数据,提出一种基于深度学习与高斯差分法的ADS-B异常数据检测模型。首先,依据ADS-B位置数据的特点,将ADS-B位置数据转换到以起飞点为原点的坐标系中,利用运动学原理去除ADS-B位置数据中的离群点。然后,利用高斯差分法(Difference of Gaussian,DoG)获取位
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