CN104656104B - 基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统，包括：根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；根据位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；根据每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示。该方法不仅能判断出是否存在欺骗信号，还能判断出哪些信号为欺骗信号。达到了防护导航系统免受欺骗攻击、提高导航系统安全性的目的。

Description

基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统。

背景技术

全球卫星导航系统(GNSS)，包括GPS、GLONASS、Galileo、北斗以及其它区域系统和增强系统，能够为全球绝大部分地区提供准确的定位、导航、授时服务，由于良好的性能和低廉的接入成本，已经广泛应用于商业、运输、电力、航空航天、抗震救灾等领域，另外在军事上也有极其重要的地位。但导航卫星距离地球较远，到达地面的信号功率微弱，民用导航系统结构开放，信号体制公开，且一般接收机出于成本和复杂度问题没有加入抗欺骗手段，这些因素使人为欺骗卫星导航接收机成为可能。欺骗攻击是一种恶意干扰，通过向接收机发送伪造或经过延迟的导航信号，欺骗攻击可以误导接收机产生错误的位置和时间信息。现在已有成功针对轮船、智能电网和证券交易所数据中心的欺骗试验报道，因此研究实际可用的卫星导航系统欺骗防御方法意义重大。

现在已有的欺骗防御方法大致可分为欺骗检测和欺骗消除两类。欺骗检测主要目的是鉴别当前所处理信号中是否存在欺骗信号，若存在则给出告警信息；欺骗消除主要致力于减轻甚至消除欺骗信号的影响，使欺骗攻击无法影响用户的正常工作。在已经提出的欺骗防御措施中，信号功率监测、信号质量监测不能达到欺骗消除的作用，且对信号质量要求较高，需要高增益天线对信号进行接收。接收机自主完好性监测(RAIM)方法开销小，不需额外的硬件资源，但不适用于多个欺骗信号存在的情况。基于多天线技术的欺骗检测和消除技术效果较好，但需要增加天线，硬件成本较高。导航信息验证(NMA)可以利用导航信息，防御对民用信号的欺骗，但不能防御转发式欺骗。扩频安全码技术通过对民用信号加密，可以防止对民用信号的欺骗，但是需要对现有卫星导航系统进行升级、改造，成本较高。

目前的常用的一些欺骗信号的检测方法主要包括：多峰检测法、信号质量监测、最大似然估计等，采用多峰检测法、信号质量监测、最大似然估计等方法仅能判断是否存在欺骗信号，而无法判断出哪个是真实信号，哪个是欺骗信号，因此无法达到抑制欺骗信号的目的。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统，该方法不仅能判断出是否存在欺骗信号，还能判断出哪些信号为欺骗信号。

第一方面，本发明提供一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法，包括：

根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示。

可选的，所述根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值，包括：

对接收的卫星信号进行A/D转换，下变频到基带，选取采样点；

根据用户的初始位置和时钟差，计算卫星信号的传输时延和本地时间，构成观测矩阵；

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户位置和时钟差的最大似然估计值。

可选的，所述方法还包括：

剔除告警的卫星信号。

可选的，所述根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延，包括：

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星信号的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户的位置和时钟差的最大似然估计值。

可选的，所述根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，包括：

其中，J_i为每颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，为第i颗卫星信号的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

第二方面，本发明还提供了一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别系统，包括：

获取模块，用于根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

计算模块，用于根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

欺骗信号确定模块，用于根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示。

可选的，所述获取模块，具体用于：

对接收的卫星信号进行A/D转换，下变频到基带，选取采样点；

根据用户的初始位置和时钟差，计算卫星信号的传输时延和本地时间，构成观测矩阵；

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户位置和时钟差的最大似然估计值。

可选的，所述系统还包括：

剔除模块，用于剔除告警的卫星信号。

可选的，所述每颗卫星信号的传输时延为：

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星信号的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户的位置和时钟差的最大似然估计值。

可选的，所述每颗卫星信号的代价函数为：

其中，J_i为第i颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星的传输时延，为第i颗卫星的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法及系统，该方法通过计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号，并进行告警提示，该方法不仅能判断出是否存在欺骗信号，还能判断出哪些信号为欺骗信号。达到了防护导航系统免受欺骗攻击、提高导航系统安全性的目的。

附图说明

图1为现有技术载噪比45dBHz的条件下，代价函数在二维空间中的变化示意图；

图2为现有技术载噪比45dBHz的条件下，存在一个欺骗信号，代价函数在二维空间中的变化示意图；

图3为现有技术载噪比45dBHz的条件下，存在相互协同的欺骗信号，代价函数在二维空间中的变化示意图；

图4为本发明一实施例提供的基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法的流程示意图；

图5为本发明另一实施例提供的基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法的流程示意图；

图6为本发明一实施例提供的最大似然估计代价函数分解得到的每颗卫星的代价函数J_i(τ)以及随传输时延偏差的示意图；

图7为本发明一实施例提供的单颗欺骗卫星，欺骗信号与真实信号功率相同，不同可见星数量的条件下，对欺骗信号的检测概率随载噪比的变化示意图；

图8为本发明一实施例提供的单颗欺骗卫星，载噪比45dBHz，不同可见星数量的条件下，检测概率随欺骗信号与真实信号功率比的变化示意图；

图9为本发明一实施例提供的基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

下面详述目前常用的一些欺骗检测方法，包括多峰检测、信号质量监测等进行详细说明。

首先介绍多峰检测方法：

这是比较常用的一种反欺骗方法。该方法工作在导航接收设备的伪码捕获阶段。在没有欺骗信号存在的情况下，当设置有合适的捕获门限时，一般仅有一个大于门限的相关峰值；若存在欺骗信号，则会有多个大于门限的相关峰值。因此，利用该差异性，即当检测出存在多个大于门限的相关峰时，就可判断当前接收信号中存在欺骗信号。由于卫星导航系统播发的民用信号周期较短且信号公开易被模仿，欺骗信号既可提前于真实信号到达目标接收设备也可以晚于真实信号到达，因此这种多峰检测的方法仅能判断是否存在欺骗信号，而无法判断出哪个是真实信号、哪个是欺骗信号，这就无法达到抑制欺骗信号的目的。

其次，介绍信号质量监测方法：

信号质量监测方法工作在导航接收设备的信号跟踪阶段。它是在接收设备跟踪环路中通过监测信号质量畸变来检测欺骗信号的一种方法。由于某些欺骗信号会影响导航接收设备接收处理导航信号时的码环和载波环，因此采用合理的信号质量监测机制可以在一定程度上达到检测欺骗信号的目的。信号质量监测方法通过判断某个监测的度量值是否超出某个预设门限来判断当前是否存在欺骗信号。其中一种常用的信号质量监测度量标准如下：

其中I_E[k]、I_P[k]、I_L[k]分别是接收设备跟踪环路相关器的超前(E)、当前(P)、滞后(L)三路相关值，α是接收设备延迟锁定环路所用鉴别函数的斜率，k是下标，表示第k次观测值。另一种常见的信号质量监测度量标准为

其中δ表示接收设备跟踪环路的超前与滞后路之间的相关器间距。虽然信号质量监测方法能在一定程度上检测出当前是否存在欺骗信号，但与多峰检测方法类似，无法识别哪个是欺骗信号、哪个是真实信号，因此无法达到抑制欺骗信号的目的。

最后，基于最大似然估计的直接定位方法：

基于最大似然估计的直接定位技术由Pau Closas等人提出，可以利用接收到的卫星信号直接对接收机位置进行估计。具体原理如下：

接收机的信号下变频到基带后可以表示为：

其中，a_i是第i颗卫星信号的幅度，D_i(t)是第i颗卫星信号在时刻t的导航电文，c_i(t)是第i颗卫星信号在时刻t的卫星伪码采样，为第i颗卫星的载波多普勒测量值，w(t)为时刻的t高斯白噪声采样值。接收机共接收到M颗卫星的信号。

短时间内可认为a_i，τ_i和的值不变，则K个采样点的信号可以写成矩阵形式：

x＝G(τ,f_d)a+w (4)

其中，矩阵G由g_k,i组成。

矩阵G的其自变量τ和f_d分别为τ_i和组成的两组矢量参数，i＝1,2,...,M。a为M颗卫星的功率矢量，由a_i组成，i＝1,2,...,M。x,w分别是由K个采样点的x(t_k),w(t_k)组成的矢量，k＝1,2,...,K。

由于K个采样点的数据处理时间较短，导航电文D_i未发生翻转。假设这段时间内电文为1，则公式(5)可以重写为

实际中可以利用其它辅助手段估计，则公式(6)中只有τ_i是未知参数，即在矩阵G中只有τ是未知参数。

根据统计信号处理中线性模型的理论，最大化代价函数的τ的值即为传输时延矢量和多普勒频偏矢量的最大似然估计。代价函数J(τ)的表达式如式(7)

J(τ)＝||G(G^HG)^-1G^Hx||² (7)

其中，||·||²表示二范数，“H”为共轭转置符号。

根据观测方程(8)，τ的每一个分量τ_i可以由接收机三维位置和时钟差参数表示出来。

其中，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星的位置和时钟差，由卫星星历提供，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户的位置和时钟差，为待估计参数。当可见卫星数大于4时，根据观测方程，可以根据τ唯一求解出{x_u,y_u,z_u,t_u}参数，而{x_u,y_u,z_u,t_u}也可以计算出一组τ。由最大似然估计的不变性，最大化J(τ)的{x_u,y_u,z_u,t_u}值即为用户位置和时钟差的最大似然估计。为了观察方便，图1绘制了代价函数J(τ)在二维空间{x_u,y_u}中变化情况。

经研究发现，由于该方法联合所有可见卫星进行位置估计，因此在真实卫星数目较多，总功率大于欺骗信号功率的情况下，可以抑制欺骗信号。如图2所示，给出了二维空间中存在1个欺骗信号的情况，最大的峰值对应真实的用户位置，由接收的空间中真实卫星信号累加产生；第二高的峰值对应欺骗信号。可见最大似然估计定位方法可以天然地抑制欺骗信号。

但是，该方法无法识别出哪些信号是欺骗信号。当欺骗信号功率逐渐加大，以至于欺骗信号和与之协同的真信号的能量之和大于全部真信号叠加的能量时，该方法同样会得到错误的定位结果，即该方法同样存在被欺骗的可能。如图3所示，空间中存在相互协同的欺骗信号，与部分真实信号能量叠加后的峰值位置(X＝-450，Y＝425)高于真实信号能量叠加出的峰值。

该方法还存在另一个问题，在干扰监测与预警等应用场景中，由于无法识别出哪些信号是欺骗信号，因此无法为周围接收机提供告警信息，无法达到大面积防御的目的。

此外，欺骗信号识别还有另一个重要作用。在实际场景中，由于接收机一般先后锁定并跟踪卫星信号，若能够尽早地识别出欺骗信号并将其排除出正常的定位和信号处理过程，则后续新出现的欺骗信号无法与先前已被排除的欺骗信号叠加，从而保证了后续欺骗检测和消除的正常进行。

综上所述，欺骗信号的识别工作具有重要意义。

本发明在不增加硬件设备或修改系统的前提下，通过一定的信号处理，达到卫星导航欺骗信号识别、检测和消除的目的。

图4为本发明一实施例提供的基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括如下步骤：

401、根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

402、根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

403、根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示。

上述方法通过计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号，并进行告警提示，该方法不仅能判断出是否存在欺骗信号，还能判断出哪些信号为欺骗信号。达到了防护导航系统免受欺骗攻击、提高导航系统安全性的目的。

如图5所示，上述步骤401的获取用户位置和时钟差的最大似然估计值的具体获取过程如下：

首先对接收的GNSS信号进行A/D转换，下变频到基带，选取K个采样点。第k个采样点可以表示为：

其中，a_i是第i颗卫星信号的幅度，D_i(t)是第i颗卫星信号在时刻t的导航电文，c_i(t)是第i颗卫星信号在时刻t的卫星伪码采样，为第i颗卫星的载波多普勒测量值，w(t)为时刻的t高斯白噪声采样值。接收机共接收到M颗卫星的信号。

根据用户初始位置{x₀,y₀,z₀}和估计的用户时钟差t₀，计算卫星信号传输时延τ_i和本地时间t_k生成本地信号，并构成观测矩阵G，G中第k行、第i列的元素由公式(10)计算

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户的位置和时钟差的最大似然估计值，最大化公式(11)，对用户坐标、时钟差、速度进行估计，得出估计值{x_u,y_u,z_u,t_u}。

J(τ)＝||G(G^HG)^-1G^Hx||² (11)

其中，||·||²表示二范数，“H”为共轭转置符号。

所述根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延，包括：

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星信号的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户位置和时钟差的最大似然估计值。

上述步骤可以为与现有技术中的基于最大似然估计的直接定位方法获取用户的位置和时钟差的最大似然估计值。

利用用户的位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算第i颗卫星的代价函数J_i：

可得

其中，J_i为每颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，为第i颗卫星信号的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

上述步骤403中，根据欺骗信号码相位检测范围计算时延搜索空间τ，该搜索范围空间可以理解为预设的欺骗信号码相位的检测范围，假设一个码片对应距离为S，若预设欺骗信号码相位搜索范围为±L个码片，则第i颗卫星对应的搜索范围为其中为第i颗卫星信号传输时延的最大似然估计值。按式(12)分别计算该搜索空间内每颗卫星的代价函数J_i。检查J_i的局部极值点，若有超过预设门限的局部极值点，则识别出该卫星信号被欺骗，进行告警。

具体的，在上述步骤403之后，本方法还包括图4中未示出的步骤404：

404、剔除告警的卫星信号。

剔除告警的卫星信号，重复对剩余卫星信号重新进行检测过程，直到剩余卫星的代价函数中不存在超过预设门限的局部极值点时为止。

以GPS民用C/A码信号为例，测试了一个具体的欺骗场景。图6给出了该欺骗场景下每颗卫星的代价函数J_i和总的代价函数J。欺骗场景如下：

共接收到5颗真实卫星的信号和1个欺骗信号，卫星信号和欺骗信号的载噪比均为45dBHz，其中欺骗信号与第一颗真实卫星的信号具有相同的伪随机码，其码相位超前真实信号2.5个C/A码码片。根据图6，第一颗卫星对应的代价函数J₁在传播时延偏离-700米处出现幅度很大的局部极值点，因此判断该卫星存在问题，可能被欺骗。

欺骗检测的性能受真实信号和欺骗信号功率影响。真实卫星信号的总功率越大，相互协同的欺骗信号功率越小，则欺骗检测的检测概率越高。

假定各颗真实卫星信号的功率相同，通过上述方法试验了1个欺骗卫星信号、不同真实卫星数量、欺骗信号功率与真实信号功率相同的情况下，对欺骗信号的检测概率随载噪比的变化，如图7所示。还试验了1个欺骗卫星信号、不同真实卫星数量、载噪比为45dBHz情况下，对欺骗信号的检测概率随欺骗信号与真实信号功率之比的变化，如图8所示。可以看出在45dBHz的载噪比、欺骗信号与真实信号功率相同且存在不少于7个真实卫星信号的情况下，本发明所提方法对单个欺骗信号的检测概率可达90％。

该方法将代价函数J(τ)分解为不同信号的代价函数J_i之和，从而实现了对欺骗信号的识别。与多峰检测、信号质量监测、最大似然估计等现有的欺骗检测方法相比，本方法具有如下优点：(1)本方法不仅能够抑制欺骗信号，而且还能进一步识别出哪些信号是欺骗信号；(2)本方法可通过软件方式实现，不需要增加额外的硬件成本；(3)本方法对各类欺骗信号均适用。本方法对欺骗信号的识别功能，可及时阻止导航接收设备对欺骗信号的使用，避免新出现的欺骗信号与空间中已经存在的欺骗信号相互协同。该方法不仅适用于普通导航接收设备，而且适用于导航信号干扰监测与预警系统，可及时地向周围其他接收设备提供信号异常告警信息。

下面通过具体的实施例进行详细说明：

在此以GPS C/A码信号为例讲述该方法的实施步骤。但方法的实施并不局限于这些具体的参数，可灵活选择。信号参数如下：共有5颗卫星GPS C/A码信号，信号的载噪比为45dBHz；欺骗信号与卫星信号功率相同，也为45dBHz；存在针对第一颗卫星的欺骗信号，欺骗信号比真实信号超前2.5个码片；欺骗信号的码相位检测范围为3个码片。实施步骤如下：

步骤1：将接收到的GPS C/A信号下变频至基带，得到基带信号；

步骤2：以3MHz采样率对步骤1所得基带信号进行采样，并选取1ms长的采样后的基带信号；

步骤3：在用户位置、钟差{x_u,y_u,z_u,t_u}四维空间中进行搜索，对于每个搜索单元根据公式(8)计算出M颗卫星对应的传输时延τ₁,τ₂,...,τ_M；

步骤4：根据步骤S2中公式(10)计算出该搜索单元对应的G矩阵；

步骤5：根据步骤S3中公式(11)计算J(τ)，找出最大化J(τ)的{x_u,y_u,z_u,t_u}值；

步骤6：根据步骤S4中公式(12)分别计算各颗卫星真实传输时延附近的代价函数J_i；

步骤7：在±900米(约±3个码片)范围内，按公式(12)分别计算各颗卫星信号的代价函数J_i；

步骤8：检测不同卫星信号的代价函数J_i的极值点。若发现J_i在非零附近存在其它超过预设阈值的极值点，则判断J_i对应的卫星存在欺骗信号，对相应的卫星信号进行告警；

步骤9：剔除J_i对应的卫星，重复步骤3至8对剩余卫星信号重新进行检测过程，直到剩余卫星的代价函数中不存在超过预设门限的局部极值点时为止。

上述方法将最大似然估计过程中的代价函数J(τ)分解为各颗卫星代价函数J_i，从而达到检测欺骗信号识别的目的。在相互协同的欺骗信号与真实信号能量之和小于全部真实卫星信号能量之和的情况下，本发明所提方法对欺骗信号有良好的识别、抑制效果，可应用于导航系统欺骗信号识别与抑制中，达到防护导航系统免受欺骗攻击、提高导航系统安全性的目的。

图9为本发明一实施例提供的基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别系统的结构示意图，如图9所示，包括：获取模块91、计算模块92、欺骗信号确定模块93

获取模块，用于根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

所述获取模块，具体用于：

对接收的卫星信号进行A/D转换，下变频到基带，选取采样点；

根据用户的初始位置和时钟差，计算卫星信号的传输时延和本地时间，构成观测矩阵；

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户的位置和时钟差的最大似然估计值。

计算模块，用于根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

所述每颗卫星信号的传输时延为：

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星信号的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户的位置和时钟差的最大似然估计值。

欺骗信号确定模块，用于根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示。

所述每颗卫星信号的代价函数为：

其中，J_i为第i颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星的传输时延，为第i颗卫星的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

上述系统还包括图9中未示出的：剔除模块94

剔除模块94，用于剔除告警的卫星信号。

本发明的系统与方法是一一对应的，因此方法中一些参数的计算过程也适用于该系统中计算的过程，在系统中将不再进行详细说明。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (8)

1.一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别方法，其特征在于，包括：

根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示；

所述根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，包括：

$J_i=\left|\right|\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{c}_i(t_k-{\mathrm{\τ}}_i)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{d_i}{t}_k}x\left(k\right)|{|}^2/K$

其中，J_i为每颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，为第i颗卫星信号的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值，包括：

对接收的卫星信号进行A/D转换，下变频到基带，选取采样点；

根据用户的初始位置和时钟差，计算卫星信号的传输时延和本地时间，构成观测矩阵；

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户位置和时钟差的最大似然估计值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

剔除告警的卫星信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延，包括：

${\mathrm{\τ}}_i=\frac{1}{c}\sqrt{{(x_i-x_u)}^2+{(y_i-y_u)}^2+{(z_i-z_u)}^2}+(t_u-t_i)$

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户位置和时钟差的最大似然估计值。

5.一种基于最大似然估计的卫星导航欺骗信号识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据用户位置不确定度和本地时钟相对于导航系统的时钟不确定度对用户位置和时钟差进行搜索，最大化最大似然估计代价函数，获取用户位置和时钟差的最大似然估计值；

计算模块，用于根据所述位置和时钟差的最大似然估计值，分别计算每颗卫星信号的传输时延；

欺骗信号确定模块，用于根据所述每颗卫星信号的传输时延以及预设的欺骗信号码相位的检测范围分别计算每颗卫星信号的代价函数，并在所述代价函数的极值点超过预设门限的极值点时，将该极值点对应的卫星信号作为欺骗信号以及告警提示；

所述每颗卫星信号的代价函数为：

$J_i=\left|\right|\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{c}_i(t_k-{\mathrm{\τ}}_i)e^{-j2{\mathrm{\πf}}_{d_i}{t}_k}x\left(k\right)|{|}^2/K$

其中，J_i为第i颗卫星信号的代价函数，K为卫星信号的采样点数量，c_i为第i颗卫星的伪码，t_k为本地时间，τ_i为第i颗卫星的传输时延，为第i颗卫星的载波多普勒测量值，x(k)为卫星信号的第k个采样点。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

对接收的卫星信号进行A/D转换，下变频到基带，选取采样点；

根据用户的初始位置和时钟差，计算卫星信号的传输时延和本地时间，构成观测矩阵；

根据所述采样点以及观测矩阵获取用户位置和时钟差的最大似然估计值。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

剔除模块，用于剔除告警的卫星信号。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述每颗卫星信号的传输时延为：

${\mathrm{\τ}}_i=\frac{1}{c}\sqrt{{(x_i-x_u)}^2+{(y_i-y_u)}^2+{(z_i-z_u)}^2}+(t_u-t_i)$

其中，τ_i为第i颗卫星信号的传输时延，c为光速，{x_i,y_i,z_i,t_i}为第i颗卫星的位置和时钟差的值，{x_u,y_u,z_u,t_u}为用户的位置和时钟差的最大似然估计值。