An Attention-Based Convolutional Network Framework for Detection and Localization of GNSS Interference Sources

Global navigation satellite system (GNSS) interference severely affects the quality of automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) data, thereby jeopardizing aviation safety. Therefore, this article proposes an attention-based machine learning methodology for detecting and localizing GNSS int...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on aerospace and electronic systems Ročník 60; číslo 3; s. 2995 - 3011
Hlavní autoři:	Cai, Kaiquan, Di, Zuo, Zhu, Yanbo, Zhao, Peng, Shi, Chuang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.06.2024 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	ADS-B system Aircraft Algorithms Antenna arrays attention mechanism Automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) Aviation convolutional neural network detection Feature extraction Global navigation satellite system global navigation satellite system (GNSS) interference Global Positioning System Interference localization Location awareness Machine learning
ISSN:	0018-9251, 1557-9603
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!