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摘要：飞机在着陆过程中的位置是关键。一组传感器提供数据以获得对飞机定位的最佳估计。然而，数据可能包含异常。为了保证传感器的正确行为，必须检测异常。然后，要么隔离故障传感器，要么过滤检测到的异常。本文提出了一种用于检测和纠正异常的新型神经算法，称为 NADCA。该算法使用紧凑的深度学习预测模型，并使用真实着陆信号中的真实和模拟异常进行了评估。NADCA 检测和纠正快速变化和缓慢移动的异常；无论信号的振荡程度如何，它都是稳健的，并且不需要隔离具有异常行为的传感器。无论传感器精度如何，NADCA 都可以实时检测和纠正异常。同样，NADCA 可以处理不同传感器中同时发生的异常，并避免信号之间可能出现的耦合问题。从技术角度来看，NADCA 使用一种新的预测方法和一种新的方法来实时获得平滑信号。 NADCA 的开发是为了检测和纠正飞机着陆过程中的异常情况，从而改善向飞行员提供的信息。尽管如此，NADCA 是一种通用算法，在其他情况下也很有用。NADCA 评估显示，异常检测的平均 F 值是 0.97，平均均方根误差 (R
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