基于过采样投影近似基追踪的无人机异常检测

摘要：

针对无人机飞行模式切换导致飞行数据在线异常检测准确率低的问题,提出基于过采样投影近似基追踪(OSPABP)的在线异常检测框架.首先利用滑窗和Z-score变换消除飞行数据流量纲,并抽取相关的飞行数据子集;然后过采样当前时刻子集的输入数据,放大异常数据对数据子空间的影响,并通过在线估计和追踪匹配过采样后数据子空间的投影近似基方向变化,从而判断子集实时输入数据的异常程度.同时该方法还可抑制飞行模式切换对异常检测效果的影响.采用Flight Gear模拟飞行数据和明尼苏达大学真实无人机飞行数据的实验结果表明,所提出方法对飞行模式切换敏感度低,可明显降低异常检测的误检率,并有效提高检测准确率.此外,算法的计算和存储复杂度均可满足机载处理要求.

关键词：无人机、在线异常检测、数据流、过采样、投影近似基

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;TH39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61571160;部委重点基金课题9140A17050114HT01054

在线出版日期：2016-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1468-1476