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期刊文章详细信息

基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法研究    

Aviation Radar Online Invasive Diagnosis Method Based on BAM Network

  

文献类型:期刊文章

作  者:吴华[1] 王海顺[2]

机构地区:[1]安阳师范学院网络与教育技术中心,河南安阳455000 [2]安阳师范学院继续教育学院,河南安阳455000

出  处:《计算机测量与控制》

年  份:2015

卷  号:23

期  号:1

起止页码:57-59

语  种:中文

收录情况:CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、ZGKJHX、普通刊

摘  要:针对传统的航空雷达网络面临的入侵威胁,以及雷达网络存在的入侵诊断检测效率较低,数据匹配速度较慢等问题,提出了一种基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法,构建航空雷达在线入侵诊断模型,对航空雷达网络中的外部数据进行预处理,并获取数据特征以及数据特征的可辨识属性矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有特征向量,从而使入侵检测算子的匹配量减少,以此提升数据匹配效率,实现对外部入侵数据的过滤检测,从而对雷达数据网络进行在线监控,有效抵御外部异常数据的入侵,保证了航空雷达网络的安全性;仿真结果表明文章方法有效提高了航空雷达网络的在线数据检测匹配速度,诊断准确率达到93.3%,且对航空雷达的入侵诊断检测效率、误报率、漏报率等方面都有明显改善。

关 键 词:BAM网络 航空雷达 在线入侵诊断  

分 类 号:F127]

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同被引文献:

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