廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B）作為一種新型的空中交通管理監(jiān)視技術(shù)被廣泛應(yīng)用,其借助全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System,GNSS）的定位,將自身的飛行信息通過(guò)空中數(shù)據(jù)鏈路周期性的向外廣播給其他飛行器和地面監(jiān)管系統(tǒng),該技術(shù)定位精度高、成本低,但公開(kāi)的技術(shù)架構(gòu)使其極易受到某些欺騙干擾,嚴(yán)重?cái)_亂空中交通秩序。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展,其在圖像、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域上已廣泛應(yīng)用,并在信號(hào)處理領(lǐng)域,包括像信號(hào)調(diào)制識(shí)別,雷達(dá)圖像識(shí)別以及信道資源分配等問(wèn)題上,也展現(xiàn)了其巨大優(yōu)勢(shì)。因此,本文將主要研究基于深度學(xué)習(xí)的ADS-B欺騙式干擾檢測(cè)方法。論文主要工作如下:第一,對(duì)ADS-B系統(tǒng)原理及其信號(hào)特點(diǎn)進(jìn)行了介紹,并介紹了一些常見(jiàn)的欺騙手段。另外,介紹了深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用,并分析了基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn),為后續(xù)利用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)欺騙干擾方法的研究奠定了基礎(chǔ)。第二,提出一種利用改進(jìn)型AlexNet提取特征并檢測(cè)欺騙干擾的方法,該方法針對(duì)真實(shí)ADS-... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)民航大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 ADS-B系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.2 ADS-B抗欺騙干擾研究現(xiàn)狀
        1.2.3 深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及所做工作
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 ADS-B欺騙干擾檢測(cè)基礎(chǔ)理論和深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述
    2.1 1090ES模式ADS-B系統(tǒng)簡(jiǎn)述
        2.1.1 1090ES模式ADS-B系統(tǒng)基本原理
        2.1.2 1090ES模式ADS-B消息結(jié)構(gòu)與類(lèi)型
    2.2 ADS-B系統(tǒng)主要的欺騙干擾方式
    2.3 深度學(xué)習(xí)
        2.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)
        2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)型AlexNet的 ADS-B欺騙式干擾檢測(cè)
    3.1 引言
    3.2 信號(hào)模型與問(wèn)題陳述
    3.3 算法基本原理
    3.4 網(wǎng)絡(luò)模型搭建
        3.4.1 AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.4.2 改進(jìn)型AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.5.1 樣本準(zhǔn)備
        3.5.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試
        3.5.3 不同條件下的仿真分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)型Inception-ResNet的 ADS-B欺騙式干擾檢測(cè)
    4.1 引言
    4.2 算法基本原理
    4.3 數(shù)據(jù)集及其預(yù)處理
        4.3.1 數(shù)據(jù)樣本準(zhǔn)備
        4.3.2 數(shù)據(jù)集預(yù)處理
    4.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.1 Inception-ResNet-v2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.2 改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.5 仿真結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間所發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3641912