基于LSTM-OCSVM的无人机传感器数据异常检测

摘要：

无人机是一种典型的依靠通信和控制系统实现自主飞行的信息物理系统,在安全性和可靠性方面引起了广泛的关注.本文考虑无人机传感器易受网络攻击问题,充分利用数据的时间相关性,提出了针对无人机传感器数据的异常检测模型.首先采用LSTM神经网络对传感器数据进行预测,再将预测值与实际值做差,并将差值输入LSTM分类器进行训练得到包含正样本的超平面,最后计算测试数据到超平面的距离函数值,根据其正负判定异常与否.并且,选择了合适的滑动窗口,在保证异常检测准确率的同时,缩短LSTM神经网络的训练时长.通过仿真实验,验证了该异常检测模型的可行性和有效性.

关键词：无人机、异常检测、神经网络、长短期记忆网络、一类支持向量机

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61902426

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：700-705