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随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l 2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
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时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果. 相似文献
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ATM中的ADS-SSR数据融合研究 总被引:2,自引:1,他引:2
二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度. 相似文献
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解决排班问题的多目标优化模型及算法研究 总被引:10,自引:0,他引:10
为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证. 相似文献
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基于某直升机尾桨桨叶地面结冰试验数据,建立了结冰桨叶的气动计算模型。对NACA0012翼型的气动特性计算表明,翼型升力系数和阻力系数的计算结果与试验数据吻合良好。然后根据所建模型,利用Fluent软件分别计算了某尾桨桨叶翼型结冰前后剖面的气动特性,发现结冰使桨叶翼型升力系数降低,阻力系数增大。最后采用动量一叶素理论结合... 相似文献
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我国航空运输业迅猛的发展给相对落后的空管系统带来了巨大的压力,空中交通流量的快速增长导致了交通拥塞和延误的持续增加,不仅严重威胁飞行安全,而且造成了巨大的经济损失。空中交通拥塞主要是由于机场和空域容量的限制造成的,在飞机飞行的三个阶段:起飞、飞行和降落中,机场占据了两个阶段,因此机场拥塞是空中交通拥塞的瓶颈所在。 相似文献