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基于自适应增量流形学习的GNSS欺骗干扰识别被引量：1: 2017年; 如何抗欺骗干扰是卫星导航系统安全通信的保障。针对欺骗干扰问题,提出了基于自适应增量流形学习的GNSS欺骗干扰识别方法。流形学习作为非线性特征提取方法,能够有效提取欺骗干扰信号与真实信号的内在特征,但面对持续的数据流时并不能实时进行特征提取。因此,提出一种自适应选择重构邻域的增量流形学习算法,能够实现在线提取特征,并解决邻域构建问题,最后利用支持向量机(SVM)实现干扰识别。仿真实验分析不同情况下的识别性能,表明该算法能够提高欺骗干扰识别效率,并能取得很好的识别效果。; 田君杰郭泓辰刘艳芳; 关键词：GNSS 抗欺骗干扰流形学习

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田君杰