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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种极端天气下基于PSO‑GRU的北斗时间同步攻击检测方法，包括：构建并训练PSO‑GRU网络模型，用于预测时钟状态；基于自适应滑动窗对所述极端天气下的北斗时钟数据进行预处理；预测和实测时钟状态；进行时间同步攻击检测并识别时间同步攻击的类型，完成极端天气下基于PSO‑GRU的北斗时间同步攻击检测。本发明解决了基于卡尔曼滤波的时间同步攻击检测方法存在极端天气下受数据中的噪声和异常值影响大，难以实时估计时钟状态的问题，具备良好的非线性映射能力和高度的自学习能力，并且能够避免出现梯度爆炸、梯度消失和过拟合等问题，同时TSA检测的精度和效率能够得到一定程度的提升。
主权项：1.一种极端天气下基于PSO-GRU的北斗时间同步攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建并训练PSO-GRU网络模型，用于预测时钟状态；步骤2，基于自适应滑动窗对所述极端天气下的北斗时钟数据进行预处理；步骤3，预测和实测时钟状态；步骤4，根据步骤3中得到的预测和实测的时钟状态，进行时间同步攻击检测并识别时间同步攻击的类型，完成极端天气下基于PSO-GRU的北斗时间同步攻击检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种极端天气下基于PSO-GRU的北斗时间同步攻击检测方法
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