典型文献
基于CS-C-SVM的多参数GNSS欺骗干扰检测
文献摘要：
欺骗通过传输虚假的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信号使接收机解算出错误的位置、速度和时间,具有很大的危害性,因此检测到欺骗干扰是十分必要的.传统的利用单一参数检测欺骗干扰的方法存在一定的局限性,然而欺骗过程会引起一系列参数的变化,本文提出综合利用多个参数的检测方法,即将多个参数作为C-支持向量机(C-support vector machine,C-SVM)的特征输入并构建用于检测欺骗干扰的分类器.考虑到使用传统网格搜索(grid search,GS)优化后的C-SVM算法(GS-C-SVM)容易陷入局部最优继而降低分类器的性能,文中提出利用布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化C-SVM(CS-C-SVM),仿真实验结果表明该方法可以进一步提高分类准确率并降低虚警率.
文献关键词：
卫星导航;欺骗干扰检测;多参数;C-支持向量机;布谷鸟搜索
中图分类号：
作者姓名：
卢丹;殷亚强
作者机构：
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]卢丹;殷亚强-.基于CS-C-SVM的多参数GNSS欺骗干扰检测)[J].信号处理,2022(06):1325-1332
A类：
B类：
CS,多参数,GNSS,欺骗干扰检测,全球导航卫星系统,global,navigation,satellite,system,接收机,出错,危害性,参数检测,骗过,support,vector,machine,分类器,网格搜索,grid,search,GS,局部最优,用布,布谷鸟搜索,cuckoo,算法优化,分类准确率,低虚警,虚警率,卫星导航
AB值：
0.346769
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