作者：田君杰; 郭泓辰; 刘艳芳gnss抗欺骗干扰流形学习增量学习
摘要：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。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
