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文档简介

一种低成本的ADS-BADS-B技术正在逐渐成为空中交通控制的首选技术。但是，随着ADS-B技术的普及，ADS-B虚假目标不断出现，引起了空中交通控制的ADS-B虚假目标识别方法，该实际环境测试，结果表明该方法能够识别ADS-B虚假目标。关键词：ADS-B本ADS-Btechnologyisgraduallybecomingthepreferredforairtrafficcontrol.However,withthepopularizationofADS-Btechnology,ADS-Bfaketargetsareconstantlyappearing,causingsignificantproblemsinairtrafficcontrol.Thispaperproposesalow-costADS-Bfaketargetidentificationmethod,whichusestheShannonentropyalgorithmandfuzzyclusteringalgorithmtoidentifyfaketargets.Throughsimulationexperimentsandactualenvironmenttests,theresultsshowthatthemethodcanidentifyADS-Bfaketargets.Keywords：ADS-Bfaketargetidentification;Shannonentropyalgorithm;fuzzyclusteringalgorithm;low-costADS-B技术（AutomaticDependentSurveillance-Broadcast）是一ADS-B技术被广泛应用于航空器的监视、通信和导航，初步预测在未来但是，ADS-BADS-B虚假目标的出现。ADS-BADS-B设ADS-BADS-BADS-B虚假目标的制造相对容易，而且难以识别，因此在空中交通控制的实际应用中，ADS-B虚假目标的识ADS-B虚假目ADS-B虚假目标识别方法，该方法使ADS-B虚假目标生成的数据具有较低的随机性，因此它们的熵值往往较ADS-B接收到的航空器信息聚类为两类：真实目标和虚假目标。ADS-B信号强度、航向、速度等参数进行聚类，得到目标的特征向量，并用模糊集（fuzzyset）来表示真实目标和虚假目标。ADS-B接收到的航空器信息转换为二进制字符串，并计算字符ADS-B信号强度、航向、速度等参数进行聚使用模糊集（fuzzyset）MATLABADS-B接收到的ADS-BADS-B信号，并采用手动方式添加虚假ADS-B信息。ADS-B目标。通过设置合适的阈值和模糊聚类算法，虚假目标能够被准确识别

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