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基于TBM 双层融合架构的航路属性异常检测
3 ] T6 ^; y) ]+ f! o$ \摘要:航路飞行目标的属性异常检测是确保及时发现飞行异常的关键问题.常用的概率框架需要受到先验信息的局限.可传递置信模型(Transferable Belief Model ,TBM)不需要先验信息,能高效处理异质信息,但是传统的TBM无法处理时间上的不连续与不确定性,因此针对异常航路目标检测问题,将马尔可夫模型与TBM框架结合,建立了基于TBM的双层融合架构,实现了多特征融合航路属性异常检测.第一层是通过对多属性冲突信息的分析,实现对多特征的检测,并通过特征贡献度分析,对多特征信息进行打折后再融合;第二层是通过在时间序列上的指派融合,对比预测值和观测值差异,检测航路目标异常变化.仿真试验验证,在切换航路场景与偏离回归场景中,相较动态证据推理方法,本文方法具有更好的决策准确性与时间精确度.
G1 x/ E0 r. w关键词:信息融合;航迹关联;异常信源;决策理论5 O/ n/ { A: t/ R3 i0 B+ V
" s) M6 X8 V% }. }1 }) _& U5 L4 |1引言
$ ^. H! ]! p/ G8 l$ W: q" s! e航路属性异常检测是保证飞行器安全飞行的重要坏节,航路属性判断是航路属性异常检测中的重要一环,其常用的判断方法主要有以下四类: (1)概率模型1.2,该方法面临的主要问题是多信源冲突;(2)置信模型",该类方法解决了信源冲突问题,但是相比概率模型其损失了更多信息;(3)联合模型,联合模糊逻辑与概率方法[5];(4)可传递置信模型( 'Transferable BeliefModel TBM) [6,7].
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发表于 2021-2-25 10:21
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