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基于WGAN-XGBoost的ADS-B异常数据检测模型
1
作者
李怀谦
陈雨昊
+1 位作者
付宇翔
沈嘉意
《中国安全科学学报》
2025年第8期188-195,共8页
为保障航空运行安全、提升空域管理效率并增强系统对欺骗与干扰的防御能力,提出一种融合Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和极限梯度提升(XGBoost)算法的异常数据检测模型。首先,通过WGAN学习预处理后ADS-B数据的内在分布特征,生成异常数...
为保障航空运行安全、提升空域管理效率并增强系统对欺骗与干扰的防御能力,提出一种融合Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和极限梯度提升(XGBoost)算法的异常数据检测模型。首先,通过WGAN学习预处理后ADS-B数据的内在分布特征,生成异常数据,将其与原始数据融合作为训练数据集;其次,基于XGBoost算法训练混合数据集,构建异常分类检测器;最后,通过试验与朴素贝叶斯、逻辑回归、感知机等基准模型开展性能对比。结果表明:与其他机器学习异常数据检测器相比,XGBoost异常数据检测器在准确率、精确率、召回率、F_(1)分数等6项指标上均表现更优,其中准确率和精确率均超过0.999;模型检测243792条数据的总耗时为2.0702 s,平均每条数据检测耗时0.0085 ms,在检测性能与时间成本间实现最优平衡,且经真实异常事件验证,具备良好的实用性与适用性。
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关键词
Wasserstein生成对抗网络(WGAN)
极限梯度提升(XGBoost)
广播式自动相关监视(ADS-B)
异常数据检测
朴素贝叶斯
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职称材料
题名
基于WGAN-XGBoost的ADS-B异常数据检测模型
1
作者
李怀谦
陈雨昊
付宇翔
沈嘉意
机构
中国民航大学空中交通管理学院
出处
《中国安全科学学报》
2025年第8期188-195,共8页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202410059019)。
文摘
为保障航空运行安全、提升空域管理效率并增强系统对欺骗与干扰的防御能力,提出一种融合Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和极限梯度提升(XGBoost)算法的异常数据检测模型。首先,通过WGAN学习预处理后ADS-B数据的内在分布特征,生成异常数据,将其与原始数据融合作为训练数据集;其次,基于XGBoost算法训练混合数据集,构建异常分类检测器;最后,通过试验与朴素贝叶斯、逻辑回归、感知机等基准模型开展性能对比。结果表明:与其他机器学习异常数据检测器相比,XGBoost异常数据检测器在准确率、精确率、召回率、F_(1)分数等6项指标上均表现更优,其中准确率和精确率均超过0.999;模型检测243792条数据的总耗时为2.0702 s,平均每条数据检测耗时0.0085 ms,在检测性能与时间成本间实现最优平衡,且经真实异常事件验证,具备良好的实用性与适用性。
关键词
Wasserstein生成对抗网络(WGAN)
极限梯度提升(XGBoost)
广播式自动相关监视(ADS-B)
异常数据检测
朴素贝叶斯
Keywords
Wasserstein generative adversarial network(WGAN)
extreme gradient boosting(XGBoost)
automatic dependent surveillance-broadcast(ADS-B)
abnormal data detection
naive Bayesian
分类号
X924.2 [环境科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WGAN-XGBoost的ADS-B异常数据检测模型
李怀谦
陈雨昊
付宇翔
沈嘉意
《中国安全科学学报》
2025
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