自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法技术方案

本发明专利技术公开了一种自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，该方法通过构建网络攻击异常诊断系统模型对自主驾驶无人船导航传感器的多通道位置测量数据进行自动数据挖掘和特征提取，网络攻击异常诊断系统模型采用改进的一维卷积神经网络智能算法搭建，包含有输入数据层、特征提取层、降维减参层和Softmax输出层四个部分，其中特征提取层包含有多个依次堆叠的一维卷积层和一维池化层，降维减参层由1个1

【技术实现步骤摘要】
自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法


[0001]本专利技术属于传感器异常诊断及检测的
，尤其涉及一种自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统及方法。

技术介绍

[0002]近十年来，自主驾驶无人船已受到全球造船界与航运界的广泛关注，自主驾驶无人船作为一种新兴的水面交通运输工具为全世界的航运领域注入了新动力，自主驾驶无人船可以自动完成诸如自主驾驶、自动靠港、自主泊船、自主蔽障和自主航线规划等一系列“人工操作”，不仅有效释放了船长和轮机长等船员的操控时间，同时还有效避免和减少了因人为操作失误和大雾、黑夜、洋流运动和暴风雨等不可干预的自然环境给航运带来的损失和重大灾难后果事故的发生；自主驾驶无人船在航行过程中需要依赖大量的传感器实时的读取和接收来自于导航卫星、通信卫星、雷达基站和其他船舶之间的航运和海况数据，作为一种新兴智能水面交通输运工具，自主驾驶无人船的行驶完全依赖于GPS、Lidar、Radar等导航传感器提供的精确位置和路径数据，然而，自主驾驶无人船的导航传感器因恐怖分子、计算机网络黑客等的恶意网络攻击或导航传感器本身本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，其特征在于，包括以下步骤：1）采集自主驾驶无人船导航传感器的位置测量数据，其包含1类正常状态数据和N类异常状态数据，从而获取n类（n=N+1）原始状态监测数据{D}
原
；2）对所述原始异常状态数据进行多通道数据融合，将来自于多个导航传感器的多通道时间序列数据转变为一个长时间序列的原始数据集二维特征图{T}
原
；3）数据预处理，所述数据预处理包含数据标准化处理、数据截断、重叠采样数据增强和异常样本生成，获得扩充总数据集二维特征图训练样本{T}
总
；4）划分数据集，将生成的扩充数据集二维特征图训练样本{T}
总
划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；5）构建网络攻击异常诊断系统模型；6）对所述网络攻击异常诊断系统模型进行训练，保存模型参数权重；7）完成最终模型测试，将新检测样本输入模型，得到异常诊断结果。2.根据权利要求1所述的自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，其特征在于，所述多通道数据融合的数据来自于自主驾驶无人船的k个导航传感器，每个传感器具有m个数据通道，每个通道采集了P个数据点，在n（n=N+1）种状态类型下可以构建一个[n, [k, m], P] 的多维张量矩阵的原始数据集二维特征图{T}
原
；所述原始数据集二维特征图{T}
原
的数据排序设置为：第1个导航传感器的第1通道、第1个导航传感器的第2通道、
…
、第1个导航传感器的第m通道、第2个导航传感器的第1通道、第2个导航传感器的第2通道、
…
、第2个导航传感器的第m通道、
…
、第k个导航传感器的第1通道、第k个导航传感器的第2通道、
…
、第k个导航传感器的第m通道。3.根据权利要求1所述的自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，其特征在于，所述数据预处理包含数据标准化处理、数据截断、重叠采样数据增强和异常样本生成；所述数据标准化处理，为将每个通道的P个数据点的量值压缩到0~1之间的数值,具体的量值压缩方法采用最大最小标准化方法，其数学表达式为：{X}=(x
i
‑
x
min
)/(x
max
‑
x
min
)，其中x
i
为第i个原始数据点，x
min
为P个原始数据点中最小值的数据点，x
max
为P个原始数据点中最大值的数据点，{X}为标准化处理后的P个数据点；所述数据截断，设置为将长度为P的长时间序列多维张量矩阵的原始数据集二维特征图{T}
原
截取为多个长度为p的短时间序列二维特征图{t}；所述重叠采样数据增强，设置为采用基于滑动窗口法重叠采样的样本数据增强方法，该方法设置为采用一个固定的滑移窗口W
num
在所述长时间序列多维张量矩阵原始数据集二维特征图{T}
原
上以固定的步长S
num
沿时间轴方向滑移，每移动一个步长就将滑移窗口内的数据点生成保存为一个短时间序列二维特征图训练样本{t}，从而将一个长时间序列多维张量矩阵原始数据集二维特征图{T}
原
生成T
num
个短时间序列的扩充总数据集二维特征图训练样本{T}
总
。4. 根据权利要求3所述的自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，其特征在于，所述滑动窗口重叠采样法的样本数据增强方法所生成的新训...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫文峰，张美玲，
申请(专利权)人：宫文峰，
类型：发明
国别省市：