网联自动驾驶车辆的位置异常检测
机器学习
2022-09-05 v1 网络与互联网体系结构
信号处理
机器学习
摘要
未来的网联自动驾驶车辆（CAV），更广义地说是智能交通系统（ITS），将构成一个高度互联的系统。此种范式被称为车联网（ herein 网联 CAV 互联网）并且是协调城市交通流的先决条件。为最优决策与监管，交通中心将能获取适当匿名化的 CAV 移动信息。安全可靠的运营则有赖于对异常的及早检测。本文提出一种基于深度自编码器的无监督学习模型，利用车辆位置与接收信号强度指示（RSSI）作为特征，检测 CAV 中自报位置异常。在仿真数据集上的定量实验表明，所提方法在检测自报位置异常方面有效且鲁棒。
引用
@article{arxiv.1907.00811,
title = {Location Anomalies Detection for Connected and Autonomous Vehicles},
author = {Xiaoyang Wang and Ioannis Mavromatis and Andrea Tassi and Raul Santos-Rodriguez and Robert J. Piechocki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00811},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE CAVS 2019