广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术.目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战.针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据.利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据.并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能.实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据.且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优.证明该模型可用于ADS-B异常数据的检测.
广播式自动相关监视 空中交通管理 异常检测 多核支持向量数据描述 粒子群优化