CN110058265A - 全球定位系统的分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种全球定位系统的分析方法。其包括：操作包含加速度计、磁力计与GPS数据接收器的行动装置，通过GPS数据接收器接收GPS数据并通过加速度计获取加速度数据，通过磁力计获取磁力数据；将GPS数据、加速度数据与磁力数据结合并转换为航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值；运行安装于服务器内的支持向量机(SVM)系统，将航向误差值、位置误差值、移动距离误差值与预定阈值进行比较并分类，且依照用户身高、用户步态调整预定阈值。本发明通过上述GPS欺骗攻击的侦测与校正手段，以进一步增加用户的人身安全保障。

Description

全球定位系统的分析方法

技术领域

本申请涉及全球定位系统的分析方法，尤其涉及一种能够侦测全球定位系统欺骗攻击并校正的全球定位系统的分析方法。

背景技术

自从2004年日本宣布将GPS(全球定位系统，Global Positioning System)接收功能列为3G手机的基本规格，以及2005年美国制定的安全条款规定所有新推出的手机，皆须配备简易的定位功能，以便救难单位及时找到发话者的位置后，GPS相关产业蓬勃的发展。根据ABI Research的研究报告，预估2017年个人全球定位系统追踪设备与相关定位追踪服务的整体产值可突破10亿美元，年复合成长率超过40％。因此，定位系统的相关研究与发展具有庞大的商机。

现今，大部分与定位系统相关的应用装置系使用民用讯号频段的GPS。然而，民用讯号频段的GPS无法抵抗GPS欺骗(GPS spoofing)的手段，导致使用民用讯号频段的GPS的各种装置暴露于风险中。例如：通过传输错误的地址讯号，诱骗民众前往人烟稀少的地区、使无人机操作失灵而坠毁或者让GPS时间同步相关系统无法使用等。再者，由于仅须利用价格便宜且方便取得的软件定义的无线电(SDR，software-defined radio)装置，即能够发起GPS欺骗攻击，使得GPS欺骗攻击更加泛滥。

目前，可藉由在室内接收无线wifi讯号的DR(航位推算)系统，替代GPS的功能。然而，DR航位推算需接收wifi讯号，使用时会受到地区的限制。由此，利用行动装置内置的加速度计与磁力计进行定位的PDR(行人航位推算)系统应运而生。惟PDR系统无法直接应用于克服GPS欺骗攻击且未结合校正功能。因此，有必要发展利用PDR系统侦测与校正GPS欺骗攻击的方法。

发明内容

鉴于现有技术中的上述问题，本发明的目的在于提供一种全球定位系统的分析方法，以解决现有技术中无法同时侦测并校正定位讯号，进而造成用户人身安全危害等问题。

根据本发明的目的，本申请提供了一种全球定位系统的分析方法，其包括：操作包含加速度计、磁力计与GPS数据接收器的行动装置，通过所述GPS数据接收器接收GPS数据并通过所述加速度计获取加速度数据，通过所述磁力计获取磁力数据；将所述GPS数据、所述加速度数据与所述磁力数据结合并转换为航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值；运行安装于所述服务器内的支持向量机(SVM)系统，将所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值与预定阈值进行比较并分类，且依照用户身高、用户步态调整所述预定阈值；当所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值被分类为真实值时，所述服务器传输确认讯号或不传输任何讯号；当所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值被分类为虚假值时，所述服务器传输估计位置数据至所述行动装置以进行校正，其中，最后一个被分类为真实值的所述位置误差值及/或所述移动距离误差值中的所述GPS数据作为最后GPS数据，将所述最后GPS数据与所述加速度数据与所述磁力数据结合并转换为所述估计位置数据。

优选地，所述航向误差值为所述磁力数据与根据方程式1计算所得的估计磁力数据的差值，方程式1如下所示：

其中，H(t)代表时间t的所述估计磁力数据，Lat(t)代表时间t的纬度，Lat(t-1)代表时间t-1的纬度，Lon(t)代表时间t的经度，Lon(t-1)代表时间t-1的经度、γ代表GPS转换常数以及arctan代表方向的反正切(arctangent)。

优选地，所述位置误差值为所述GPS数据与估计位置数据的座标差值。

优选地，所述移动距离误差值为所述GPS数据与估计位置数据的绝对值差值。

优选地，所述估计位置数据是根据估计步数数据、估计步长数据、估计磁力数据以及所述最后GPS数据结合而计算所得。

优选地，所述估计步数数据符合估计步数条件，所述估计步数条件包含：采样率为0.1秒；当所述加速度数据的z方向累积至局部最大值且超过振幅平均值的三分之一时，计算为一步；每0.3秒内，仅出现一步；所述加速度数据的所述局部最大值大于9.8g/s²。

优选地，根据方程式2计算得到所述估计步长数据，方程式2如下所示：

StepLength＝α·P+β·ω+C

其中，P与ω分别地代表由所述加速度数据获得的加速度振幅与走路频率，α、β代表所述用户步态的常数以及C代表所述用户身高的常数。

本发明的全球定位系统的分析方法的技术效果为：能够在没有wifi讯号的情况下，通过使用行动装置内置的加速度计与磁力计，并搭配SVM系统分类，进行GPS欺骗攻击的侦测，并进一步进行位置讯号的校正，而提供一种可保障用户的位置资讯安全的全球定位系统的分析方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的流程示意图。

图2为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的行动装置的示意图。

图3为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的估计磁力数据示意图。

图4与图5分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步数数据分析图。

图6为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步长数据分析图。

图7为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步长数据分析图。

图8a与图8b分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的可分性分析图。

参阅图9a与图9b分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的测试分析图。

图10a与图10b分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的测试图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，其为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的流程示意图。步骤S10中，操作包含加速度计、磁力计与GPS数据接收器的行动装置，通过GPS数据接收器接收GPS数据并通过加速度计获取加速度数据，通过磁力计获取磁力数据。由于目前市售的行动装置，几乎皆配备有加速度计、磁力计与GPS数据接收器，因此，任何持有各式行动装置的用户几乎皆能使用本发明的全球定位系统的分析方法，代表本发明的应用范围广。

步骤S20、S30中，通过行动装置传输GPS数据、加速度数据与磁力数据至服务器。并将GPS数据、加速度数据与磁力数据结合并转换为航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值，以利进行后续分类。

步骤S40中，运行安装于服务器内的支持向量机(SVM)系统，将航向误差值、位置误差值、移动距离误差值与预定阈值进行比较并分类，且依照用户身高、用户步态调整预定阈值。藉由进行分类的方法，来检测是否遭到GPS欺骗攻击。此外，预定阈值可为根据用户身高与用户步态所获得的实验值。而依照不同的分类结果，分别接续步骤S41、S51与S42、S52。

步骤S41、S51中，当航向误差值、位置误差值、移动距离误差值被分类为真实值时，服务器传输确认讯号或不传输任何讯号。代表着未受到GPS欺骗攻击时，本发明的全球定位系统的分析方法不对通过行动装置内的GPS数据接受器所接收的GPS数据进行修改。

步骤S42、S52中，当航向误差值、位置误差值、移动距离误差值被分类为虚假值时，服务器传输估计位置数据至行动装置，其中，最后一个被分类为真实值的位置误差值及/或移动距离误差值中的GPS数据作为最后GPS数据，将最后GPS数据与加速度数据与磁力数据结合并转换为估计位置数据。代表着当受到GPS欺骗攻击时，本发明的全球定位系统的分析方法能够侦测GPS欺骗攻击并进行定位的校正。

接续上述，在显示行动装置的经纬度的GPS讯号的准确度通常于半径约4.7公尺，且在未受到建筑物或其他环境因素影响的开放区域中更为准确。而GPS相关的应用程序接口(API，Application Program Interface)可通过安卓(Android)装置使用LocationManager，且可通过iOS装置使用CLLocationManager。因此，在本发明的一实施例中，在iOS装置内置GPS，并通过Swift并选择API为CLLocationManager来实现GPS功能。

此外，由于GPS讯号需要获得三轴的座标数值与时间，因此，至少需要四颗卫星来获得位置讯号。但GPS欺骗攻击(GPS spoofing attack)则针对GPS讯号的位置与时间造成影响。而为了欺骗GPS讯号，能够使用软件定义的无线电(SDR，software-defined radio)平台。

在本发明的一实施例中，为了验证本发明是否能够侦测GPS欺骗攻击，因此选用成本较低故容易取得的HackRF作为SDR平台，以测试本发明的功效。HackRF的指令如下所示：

$hackrf_transfer-tgpssim.bin-f1575420000-s

2600000-a1-x30-R

Where:

-t filename:file that contain the signal data

-f freqency:freqency in Hz

-s sample rate:sample rate in Hz

-a 1:enable RX,TX RF amplifier

-x dB:gain db,0-47dB

-R:repeat mode

而GPS欺骗讯号可使用原始编码gps-sdr-sim来产生，原始编码gps-sdr-sim的指定如下所示：

$gps-sdr-sim-e brdc3540.14n-1 30.286502,120.032669,100Where:

-e filename:RINEX navigation file for GPS ephemerides

-l latitude,longitude,height:where GPS to be spoofed

因此，本发明结合上述指令与路由器来产生GPS欺骗讯号。

请参阅图2，其为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的行动装置的示意图。

如图2所示，在一实施例中的行动装置为手机。然，本发明的行动装置不限于此。此外，本发明的行动装置包含加速度计与磁力计，并通过加速度计获取加速度数据且通过磁力计获取磁力数据。

其中，由于加速度计是一种提供指示重力方向与大小的三维空间向量的重力感测器，因此三维向量可在直角座标系中以{±x,±y,±z}表示。可知，±x表示左右方向，±y表示前后方向而±z则表示上下方向。

其中，磁力计可以显示北方与y-z平面的间的航向偏差，其偏差程度以顺时针方向起算为从0度至360度。

在一实施例中，本发明的行动装置包含加速度计、磁力计与GPS数据接受器等各种传感器，因此能够获取包含加速度数据、磁力数据(亦即：航向)以及GPS数据的感测数据。将感测数据转换为包含经纬度(亦即：最后GPS数据)、步频(亦即：估计步数数据)、估计步长数据与估计磁力数据的分析数据。将分析数据转换为包含航向误差值、位置误差值与移动距离误差值的特征。通过SVM系统进行分析，检测其是否受到GPS欺骗攻击。若否，则可不传输任何讯号或者可传输确认讯号。若是，则可传输估计位置数据。

在一实施例中，本发明的行动装置可通过内置的GPS数据接收器以接收GPS讯号，且可能同时受到GPS欺骗讯号的攻击。而行动装置可传输上述的特征至服务器中，使服务器利用SVM系统进行分析，并回传SVM结果至行动装置。当SVM结果判断受到GPS欺骗攻击后，利用使用PDR系统所获得的估计位置数据进行校正。其中，最后一个被分类为真实值的特征中的GPS数据作为最后GPS数据，将最后GPS数据与特征结合并转换为估计位置数据以进行校正。

因此，当行人携带着内置加速度计、磁力计与GPS数据接收器的行动装置时，可侦测行人所在区域是否遭受GPS欺骗攻击，并通过加速度计、磁力计与GPS数据接收器所收集到的数据转换为估计位置数据。本发明选用PDR系统以估计用户的位置，并与由GPS数据接收器所获得的数据比较。计算获得航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值作为特征以执行SVM分类。

PDR系统的概念如下所示：

其中，代表时间为t的位置，代表时间为t的速度，ΔT代表两次计算的间的时间间隔。

由于不易从行动装置所获得的原始数据计算用户的速度，因此本发明进行如下所示的修正：

其中，代表步数为n的位置向量，代表在步数为n时的步长向量。由于能够从GPS数据接收器获得，因此为了获得本发明从估计步数数据与估计步长数据来计算

接续上述，本发明使用加速度计作为计步器，以计算用户的步数，获得本发明的估计步述数据。其中，设定采样率为0.1秒，代表每0.1秒可以获得一组包含加速度数据(x、y与z方向)与航向的数据。当加速度数据的z方向累积至局部最大值且超过振幅平均值的三分之一时，计算为一步。此外，本发明亦增加两个限制至计步器中，所述限制为：每0.3秒内，仅出现一步且加速度数据的所述局部最大值大于9.8g/s²，以避免感测器的杂讯与无意义的用户动作并提高精准度。本发明的计步器的虚拟码如下所示：

接续上述，因为用户的步长在行走的过程中会改变，因此本发明执行动态步长计算于PDR系统中，以获得本发明的估计步长数据。现有技术中，步长可被模拟为步频、加速度振幅、摆角与各种常数的线性组合。然而，由于本发明的行动装置的航向会与行走方向一致，因此无法测量摆角。故本发明将步长计算修正为下述方程式：

StepLength＝α·P+β·ω+C

其中，P与ω分别地代表由加速度数据获得的加速度振幅与走路频率，α、β代表用户步态的常数以及C代表用户身高的常数。

本发明结合估计步数数据、估计步长数据、GPS数据与从磁力计获取的磁力数据以实现PDR系统，所述PDR系统如下所示：

因此，本发明可根据PDR系统计算获得估计位置数据。

为了对被GPD欺骗攻击所欺骗数据与未受欺骗的数据进行分类，并转换为包含航向误差值、位置误差值与移动距离误差值的特征。位置误差值为GPS数据与估计位置数据的座标差值。移动距离误差值为GPS数据与估计位置数据的绝对值差值，而航向误差值则为磁力数据与估计磁力数据的差值。

在一实施例中，当用户位于座标(x’,y’)，而使用行动装置之GPS数据显示用户目前位于(x,y)时，利用两点距离公式，即d^2＝(x-x’)^2+(y-y’)^2以计算两者距离d并将单位换算成公尺，即为本发明之位置误差值。

在一实施例中，利用DR公式计算距离，以n代表步数，以l代表步距，代表总距离L’为步数乘上步距之值，亦即L’＝n×l以估计用户走过的总距离为L’。同时，利用GPS数据计算距离，以m代表走动的总时间之秒数，以Xi代表每个时间点用户的座标与上一个时间点用户的座标之间的距离，代表总距离L为秒数乘上距离之值，亦即L＝m×Xi以估计用户走过的总距离为L。将GPS数据计算之距离与DR公式计算之距离相减后取绝对值，即为本发明之绝对值差值。请参阅图3，其为本发明的全球定位系统的分析方法的一实施例的估计磁力数据示意图。

搭配图3与下述方程式，可获得本发明的估计磁力数据，所述方程式如下所示：

其中，H(t)代表时间t的所述估计磁力数据，Lat(t)代表时间t的纬度，Lat(t-1)代表时间t-1的纬度，Lon(t)代表时间t的经度，Lon(t-1)代表时间t-1的经度、γ代表GPS转换常数以及arctan代表方向的反正切(arctangent)。设定手机以定期获取用户的GPS位置，较佳地以0.01秒至2秒的间隔期间。在本实施例中，选用手机作为行动装置，而并选用1s的间隔时间。在第t-1秒时用户位于座标(Lat(t-1),Lon(t-1))上，在t秒时位于座标(Lat(t),Lon(t))上，相减后除以γ以将GPS的数值差值转为公尺差值，并套用三角函数arctan2计算出用户的方向为一特定角度，所述角度为0至360度，计算所得之H(t)为一个0至360度的方向。将磁力数据与H(t)的两个角度相减，即为本发明之估计磁力数据。

因此，本发明使用PDR系统以估计用户的位置，并计算获得航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值作为特征以执行SVM分类。此外，本发明利用下述优选实施例进行进一步说明。

在一优选实施例中，为了从行动装置收集数据，本发明建立一个python服务器与一个iOS应用程式(iOS-APP)用户端。当iOS-APP执行时，每0.1秒收集数据一次，并将数据储存至本地文件。纪录至本地文件后，上传记录档至python服务器中，以执行SVM分类的分析。

请参阅图4与图5，其分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步数数据分析图。

虽然在iOS系统中有一个内建的计算步数的方法，但是准确度与实时侦测的功能都不佳。因此，本发明使用加速度计作为计步器，以计算用户的步数，获得本发明的估计步数数据。如图4所示，其代表加速度的z方向的数值与估计步数数据的计算点(亦即，以星号表示)。如图5所示，本实验分别使用iOS系统内置的计算步数的方法与本发明的估计步数数据，以比较两者之间的准确度差异。基准线为人工计算的步数数值。

而错误率的计算方式如下所示：

error rate＝abs(counted#-real#)/real#

因此，根据图5，可知本发明的估计步数数据的错误率小于1％，而iOS内置方法的错误率大于10％，故本发明的估计步数数据相较于现有技术，确实可获得较为准确的步数数值。

请参阅图6，其为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步长数据分析图。

在本优选实施例中，选择身高为170cm之男性成人，步态为端正有力的用户作为实例，以获得代表用户步态的常数α、β以及代表用户身高的常数C。在本发明中建立一个移动距离误差的测量程序，以测量GPS数据与估计位置数据的差值。而后，使用贪婪演算法(greedy algorithm)以逼近参数，并最小化当估计步数数据为7000步时的移动距离误差值，而获得估计步长数据的参数。在本优选实施例中，可知常数α为10.7，常数β为14.8以及常数C为49。故，本优选实施例中使用上述常数值以计算估计步长数据。

在本优选实施例中，GPS欺骗攻击发动开始直到行动装置被欺骗为止约为2至3分钟。为了获得足够的欺骗数据，本发明建立一个模拟器来生成模拟数据。

用户可手持行动装置并走到室外，且行动装置内置的感应器将纪录加速度数据、磁力数据与GPS数据。而后，本发明利用python编码将Google map的路线信息转换为GPGGA格式的数据，并使用原始编码来解析GPGGA数据以转换为二进制数据并发送至HackRF。其将产生覆盖真实GPS讯号的假讯号，因此被欺骗的行动装置会接收到错误的GPS数据。同时，被欺骗的行动装置仍可记录正确的加速度数据与磁力数据。最后，本发明的模拟器将使用通过上述编码所转换的假讯号并将其与真实讯号混合。此模拟步骤略过HackRF传输，且使本发明获得足够的欺骗数据。

请参阅图7，其为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的估计步长数据分析图。

如图7所示，本发明通过测试案例以测量在70秒内的位置误差值。在本实施例中，固定步长为0.7公尺，实验步行次数为214次，利用动态步距的方法所预测之用户的位置与GPS数据之位置之间的误差平均为8.04公尺。此外，于214次实验中，平均行走的距离则为101.38公尺。可知，本发明的动态步长估计可将误差从10.66公尺降至8.04公尺。而平均误差率则为7.93％，代表当用户操作的行动装置受到GPS欺骗讯号的欺骗时，本发明的动态步长估计可有效地提高估计步长数据的准确度。

请参阅图8a与图8b，其分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的可分性分析图。

本发明为了增强数据的分类可分性(separability)，使用J3值来当作可分性的标准，以衡量本发明的可分性。其中，当J3值越高，则代表数据的可分性越高。如图8a所示，固定步长的J3值为8.4171。而如图8b所示，动态步长估计的J3值则提高至20.4215。代表，本发明的动态步长估计所得的估计步长数据相较于现有技术更具有机器学习内的数据可分性。

请参阅表1其为本发明的混淆矩阵，并参阅图9a与图9b，其分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的测试分析图。

表1

N＝5815	Predict：spoof	Predict：normal
			Actual：spoof	TP＝＝2931	FN＝28
Actual：normal	FP＝122	TN＝＝2757

如表1所示，其中，阳率(TP/(TP+FN))为99.05％，伪阳率(FP/(FP+TN))为4.237％，准确度((TP+TN)/N)为97.43％，精准度(TP/(TP+FP))为96.00％，而覆盖率(Recall)(TP/(TP+FN))为99.05。

在本优选实施例中，假讯号与真实讯号的混合比例为1∶1。而在总讯号超过5815的情况下，分析的伪阳率为4.237％。其中，粗线为PDR系统所计算而得的结果，细线则为GPS数据结果。如图9a所示，伪阳率较高的原因为用户走在9层楼的建筑物旁边，而导致GPS接收器所接收的GPS数据不稳定。如图9b所示，伪阳率较高的原因则为起始航向误差值而导致长距离时的行走误差值增加。

在校正的过程中，本发明的全球定位系统的分析方法在70秒的行走时间内产生小于8.7公尺的误差。通过PDR系统所计算出的结果与Google map数据的差异很小。此外，当步数为1176步时，最终的误差为28.97公尺。当改以每2分钟进行一次校正时其误差则为16.30公尺。

本发明利用HackRF确认本发明的全球定位系统的分析方法能有效地侦测GPS欺骗攻击并进行校正。由于HackRF是具有1MHz至6GHz的操作频率，因此能够覆盖GPS L1频率，所以可使用HackRF产生欺骗讯号。然而，由于HackRF的内置震荡器具有20ppm的容差，而GPS讯号模拟器则需要至少小于1ppm的准确度，因此本发明使用TCXO震荡器扩展HackRF至容差为0.5ppm。因此，本发明可于无须额外的测试或频率设定下，发起GPS欺骗攻击。本发明将HackRF安装于具有Ubnutu14.04的Intel NUC上，并将GPS数据转换为GPGGA数据，以使本发明可利用Google map地图中的指定路线信息发起欺骗攻击。

请参阅图10a与图10b，其分别为本发明的全球定位系统的分析方法的一优选实施例的测试图。其中，圆点代表GPS数据，而方块则代表利用本发明的PDR系统所计算出的估计位置数据。当受到GPS欺骗攻击时，代表GPS数据的圆点失控，而本发明的PDR系统所计算而得的方块仍保持稳定。当GPS欺骗攻击成功时，圆点移动至GPS欺骗讯号所捏造的错误地点，因此圆点从原为消失，而方块仍留在原地。因此，可知本发明的全球定位系统的分析方法能有效地侦测GPS欺骗攻击并进行位置数据的校正。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种全球定位系统的分析方法，其特征在于，包括：

操作包含加速度计、磁力计与GPS数据接收器的行动装置，通过所述GPS数据接收器接收GPS数据并通过所述加速度计获取加速度数据，通过所述磁力计获取磁力数据；

通过所述行动装置传输所述GPS数据、所述加速度数据与所述磁力数据至服务器；

将所述GPS数据、所述加速度数据与所述磁力数据结合并转换为航向误差值、位置误差值以及移动距离误差值；

运行安装于所述服务器内的支持向量机(SVM)系统，将所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值与预定阈值进行比较并分类，且依照用户身高、用户步态调整所述预定阈值；

当所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值被分类为真实值时，所述服务器传输确认讯号或不传输任何讯号；

当所述航向误差值、所述位置误差值、所述移动距离误差值被分类为虚假值时，所述服务器传输估计位置数据至所述行动装置以进行校正，其中，最后一个被分类为真实值的所述位置误差值及/或所述移动距离误差值中的所述GPS数据作为最后GPS数据，将所述最后GPS数据与所述加速度数据与所述磁力数据结合并转换为所述估计位置数据。

2.如权利要求1所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，所述航向误差值为所述磁力数据与根据方程式1计算所得的估计磁力数据的差值，方程式1如下所示：

其中，H(t)代表时间t的所述估计磁力数据，Lat(t)代表时间t的纬度，Lat(t-1)代表时间t-1的纬度，Lon(t)代表时间t的经度，Lon(t-1)代表时间t-1的经度、γ代表GPS转换常数以及arctan代表方向的反正切(arctangent)。

3.如权利要求1所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，所述位置误差值为所述GPS数据与估计位置数据的座标差值。

4.如权利要求1所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，所述移动距离误差值为所述GPS数据与估计位置数据的绝对值差值。

5.如权利要求3或4所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，所述估计位置数据是根据估计步数数据、估计步长数据、估计磁力数据以及所述最后GPS数据结合而计算所得。

6.如权利要求5所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，所述估计步数数据符合估计步数条件，所述估计步数条件包含：

采样率为0.1秒；

当所述加速度数据的z方向累积至局部最大值且超过振幅平均值的三分之一时，计算为一步；

每0.3秒内，仅出现一步；

所述加速度数据的所述局部最大值大于9.8g/s²。

7.如权利要求5所述的全球定位系统的分析方法，其特征在于，根据方程式2计算得到所述估计步长数据，方程式2如下所示：

StepLength＝α·P+β·ω+C

其中，P与ω分别地代表由所述加速度数据获得的加速度振幅与走路频率，α、β代表所述用户步态的常数以及C代表所述用户身高的常数。