【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于航行导航系统的高级数据处理，具体涉及一种多源导航异常数据检测方法。
技术介绍
1、导航系统处于的环境相对复杂，使得导航数据容易受到多种因素的影响，包括传感器故障或不准确、信号干扰、环境因素、人为错误甚至是他人恶意攻击；这些因素可能单独作用或共同作用，进而导致导航系统中出现数据异常的现象；有效识别、处理多个来源的导航数据，以及检测出可能影响导航系统性能的异常情况，对于提高导航安全性和效率具有重要意义。
2、目前，针对多源导航异常数据的检测方法，主要通过卡尔曼滤波，粒子滤波，权值融合，特征融合以及深度学习方法，完成异常数据的检测；存在传感器不一致，噪声不同，数据时延以及非线性和非高斯性问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种鲁棒性增强、准确性提高、安全性增加的多源导航异常数据检测方法。
2、本专利技术提供的这种多源导航异常数据检测方法，包括如下步骤：
3、s1.采集汇总导航数据，并针对导航数据进行预处理；
4、s2.针...
【技术保护点】
1.一种多源导航异常数据检测方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤S1所述的采集汇总导航数据，并针对导航数据进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求2所述一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤S2所述的针对步骤S1中预处理后的导航数据进行融合处理，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤S3所述的构建导航异常数据检测模型，并采用步骤S2中融合处理后的数据，训练并优化构建的导航异常数据检测模型；具体包括：
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种多源导航异常数据检测方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤s1所述的采集汇总导航数据，并针对导航数据进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求2所述一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤s2所述的针对步骤s1中预处理后的导航数据进行融合处理，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多源导航异常数据检测方法，其特征在于步骤s3所述的构建导航异常数据检测模型，并采用步骤s2中融合处理后...
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