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摘要
无人机(Unmaned Aerial Vehicle, UAV)运行过程中，通过嵌入式传感器感知飞行环境，会受到通信链路及恶劣操作环境等不确定因素的影响，导致其运行风险，从而威胁公共安全，这是亟待解决的问题。UAV异常状态检测是控制运行风险的重要手段。针对UAV异常检测的特点，利用UAV在安全状态运行过程中监管平台搜集到的相关飞行数据建立模型，提出了一种集成孤立森林(Integrated Isolated Forest, IIF)无监督异常检测算法，以便检测出异于UAV正常运行的情况。使用不同类型的UAV数据集验证了该算法的检测性能，实验结果表明，算法检测无矫正措施的UAV飞行异常的F1分数(F1-score)在0.94以上，对无矫正措施的UAV飞行异常的F1分数在0.75以上，相较于传统异常检测算法，该算法具有更好的检测性能。
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