CN105717492A - 一种基于双接收机的gnss抗欺骗方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，包括以下步骤：首先构建双接收机欺骗检测系统，然后各个接收机通过处理接收到的导航卫星信号获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距值，然后确定伪距单差检测量和检测门限；当伪距单差检测量小于检测门限时，判决当前存在欺骗干扰信号；当伪距单差检测量大于检测门限时，判决当前信号为真实信号。本发明的方法实现简单，成本低廉，使用两个普通GNSS接收机即可组成一个检测系统；计算量小，检测迅速，直接使用伪距单差即可完成欺骗检测；适用范围广，无论信号强弱，只要有伪距输出即可完成欺骗检测。

Description

一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，特别涉及一种基于双接收机的全球导航卫星系统(GlobalPositioningSatelliteSystem,GNSS)抗欺骗方法。

背景技术

当前，由GNSS提供的位置、速度和时间(PVT:Position,VelocityandTime)服务深刻影响着人们的生活，广泛应用于车辆运输导航、飞机导航及着陆系统、电网时间同步、数字通信网络时间同步、银行及股票市场交易的时间同步、紧急救援、汽车租赁中的车辆定位等领域。随着应用的深入，人们也越来越关注卫星导航应用的安全性和可靠性；然而由于到达地面的GNSS信号比较微弱，而且民用GNSS信号工作频点及信号体制等是公开的，导致GNSS信号很容易被干扰。

在所有的干扰类别中，欺骗干扰是危害最大的一类干扰。欺骗干扰是一种蓄意干扰，欺骗方通过发射和真实卫星信号相似的模拟信号，使目标GNSS接收机输出欺骗方设计的位置、时间结果，从而达到对目标接收机载体的控制。如果目标接收机不能感知此类干扰，使所在系统使用错误的位置、时间信息，将带来严重的后果。

鉴于GNSS接收机欺骗干扰的严重危害性，许多学者研究了欺骗干扰的抑制技术，这些技术都是通过分析识别真实信号与欺骗信号之间某一特征的差别来检测并抑制欺骗信号。其中信号空间分布特性是区分真实信号与欺骗信号的一个显著特征，欺骗信号一般由同一个天线发射，来自于同一个方向；而真实信号由各个卫星发射，来自于不同的方向。但该方法的实现需要对天线阵进行校准，且用时较长。

发明内容

针对上述已有技术的不足，本发明的目的是提出一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法。

本发明的技术方案是：

一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，包括以下步骤：

S1：构建双接收机欺骗检测系统；

S2：各个接收机通过处理接收到的导航卫星信号获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距和其中表示接收机A测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值，表示接收机B测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值；

S3：确定伪距单差检测量l(Δρ_BA)；

S4：确定检测门限T；

S5：检测判决，当伪距单差检测量小于检测门限时，判决当前存在欺骗干扰信号；当伪距单差检测量大于检测门限时，判决当前信号为真实信号。

作为本发明的进一步改进，在步骤S1中，所述双接收机欺骗检测系统包括两个GNSS接收机，所述两个GNSS接收机能够接收当前上空存在的导航卫星信号，而且两个GNSS接收机放置位置之间的距离不小于10m，可通过增大两个GNSS接收机之间接收天线的距离即基线长度来提高检测性能且基线长度不能大于1km。

作为本发明的进一步改进，步骤S2中，获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距过程中，观测噪声符合零均值高斯分布，每次观测方差σ²相同且相互独立。

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，所述伪距单差检测量由方差分析(ANOVA：AnalysisOfVariance)技术获得，所确定的伪距单差检测量l(Δρ_BA)计算公式为：

$l\left({\mathrm{A\ρ}}_{BA}\right)=\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{({\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i-\widehat{\mathrm{\μ}})}^2$

其中为的矢量表示； 表示卫星信号i到接收机A的伪距，表示卫星信号i到接收机B的伪距，K为卫星信号个数， $\widehat{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{K}\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i.$

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，所述伪距单差检测量l(Δρ_BA)在欺骗干扰信号存在条件下，服从自由度为K-1的中心χ²分布，σ²为观测噪声方差，其概率密度函数为：

$f\left(x\right|H_0)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x^{\frac{K-3}{2}}\exp (-\frac{x}{2})}{2^{\frac{K-1}{2}}\mathrm{\Γ}\left(\frac{K-1}{2}\right)},& x>0\\ 0,& x\≤0\end{array}\right.$

其中，H₀表示欺骗干扰信号存在的条件，Γ(·)为伽马函数。

作为本发明的进一步改进，在步骤S4中，所述检测门限T由纽曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则确定，其满足公式为：

P(l(Δρ_BA)＞T|H₀)＝α

其中，α表示欺骗干扰信号存在即H₀条件下的漏检概率。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：

本发明实现简单，成本低廉，使用两个普通接收机即可组成一个检测系统；计算量小，检测迅速，直接使用伪距单差即可完成欺骗检测；适用范围广，无论信号强弱，只要有伪距输出即可完成欺骗检测。

附图说明

图1是本发明方法的方法流程图。

图2是本发明方法的真实信号的空间分布和双接收机欺骗检测系统示意图。

图3是本发明方法的欺骗信号的空间分布和双接收机欺骗检测系统示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述，但不构成对本发明的限制。

如图1至图3所示，本实施例的一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其流程图如图1所示，包括以下步骤：

S1：设置两个GNSS接收机，要求两个GNSS接收机的放置位置距离不小于10m，可通过增大两个接收机之间的基线长度即两个接收机天线之间的距离来提高检测性能，但是基线长度不能大于1km。这两个GNSS接收机构成双接收机欺骗检测系统；

当只有真实卫星信号存在时，其空间分布如图2所示，此时两接收机的伪距单差如下式所示：

式中表示GNSS接收机A测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值，表示GNSS接收机B测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值；d为GNSS接收机A和GNSS接收机B的接收天线之间的距离，在本方法的应用中该值小于1km，因此可以认为两个接收测得伪距中电离层和对流层误差相同，且可以认为真实信号到达两个接收机的入射方向相同；分别表示在参考坐标系下，第i颗卫星信号的单位方向矢量和接收天线A到天线B的单位方向矢量；c为光速；dt_A,dt_B分别表示GNSS接收机A和GNSS接收机B的钟差；nⁱ为接收机噪声量，nⁱ～N(0,σ²)，σ²为GNSS接收机A、B热噪声差的方差，此量与两个GNSS接收机的构造及接收信号功率有关。

当存在欺骗信号时，其空间分布如图3所示，此时两GNSS接收机的伪距单差如下式所示：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i=(d_B-d_A)\\ +c({\mathrm{dt}}_B-{\mathrm{dt}}_A)+n^i\\ ={\mathrm{\β}}_s+n^i\end{array}$

式中d_A,d_B分别表示欺骗信号发射天线到GNSS接收机A、GNSS接收机B的接收天线之间的距离；β_s整合了所有相同的分量，其关系可以表示为：

β_s＝(d_B-d_A)+c(dt_B-dt_A)

式中等号右端各个分量都由两个接收机决定，而与欺骗信号的卫星号无关。

S2：获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距和其中表示接收机A测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值，表示接收机B测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值；获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距过程中，观测噪声符合零均值高斯分布，每次观测方差σ²相同且相互独立。

S3：确定伪距单差检测量l(Δρ_BA)；

伪距单差检测量由方差分析(ANOVA：AnalysisOfVariance)技术获得，所确定的伪距单差检测量l(Δρ_BA)计算公式为：

$l\left({\mathrm{A\ρ}}_{BA}\right)=\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{({\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i-\widehat{\mathrm{\μ}})}^2$

其中为的矢量表示，K为卫星信号个数， $\widehat{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{K}\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i.$

伪距单差检测量l(Δρ_BA)在欺骗干扰信号存在件下，服从自由度为K-1的中心χ²分布，σ²为观测噪声方差，其概率密度函数为：

$f\left(x\right|H_0)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x^{\frac{K-3}{2}}\exp (-\frac{x}{2})}{2^{\frac{K-1}{2}}\mathrm{\Γ}\left(\frac{K-1}{2}\right)},& x>0\\ 0,& x\≤0\end{array}\right.$

其中，H₀表示欺骗干扰信号存在的条件，Γ(·)为伽马函数。

S4：确定检测门限T；检测门限T由纽曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则确定，其满足公式为：

P(l(Δρ_BA)＞T|H₀)＝α

其中，α表示欺骗干扰信号存在H₀条件下的漏检概率。

S5：检测判决，当伪距单差检测量l(Δρ_BA)小于检测门限T时，判决当前存在欺骗干扰信号；当伪距单差检测量l(Δρ_BA)大于检测门限T时，判决当前信号为真实信号。

Claims (7)

1.一种基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：构建双接收机欺骗检测系统；

S2：各个接收机通过处理接收到的导航卫星信号获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距和其中表示接收机A测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值，表示接收机B测得的第i颗卫星到达其接收天线的伪距值；

S3：确定伪距单差检测量l(Δρ_BA)；

S4：确定检测门限T；

S5：检测判决，当伪距单差检测量l(Δρ_BA)小于检测门限T时，判决当前存在欺骗干扰信号；当伪距单差检测量l(Δρ_BA)大于检测门限T时，判决当前信号为真实信号。

2.根据权利要求1所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S1中，所述双接收机欺骗检测系统包括两个GNSS接收机，且两个GNSS接收机能够接收当前上空存在的导航卫星信号。

3.根据权利要求1或2所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S1中，所述两个GNSS接收机的放置位置间的距离不小于10m，可通过增大两个GNSS接收机之间的基线长度来提高检测性能且基线长度不能大于1km。

4.根据权利要求1所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S2中，获得各颗卫星信号到达各个接收机的伪距的过程中，观测噪声符合零均值高斯分布，每次观测方差σ²相同且相互独立。

5.根据权利要求1所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S3中，伪距单差检测量l(Δρ_BA)计算公式为：

$l\left({\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}\right)=\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{({\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i-\widehat{\mathrm{\μ}})}^2$

其中为的矢量表示；K为卫星信号个数， $\widehat{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{K}\underset{i=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{\mathrm{\Δ\ρ}}_{BA}^i.$

6.根据权利要求1至4中任意一项所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S3中，所述伪距单差检测量l(Δρ_BA)在欺骗干扰信号存在件下，服从自由度为K-1的中心χ²分布，σ²为观测噪声方差，其概率密度函数为：

$f\left(x\right|H_0)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x^{\frac{K-3}{2}}\exp (-\frac{x}{2})}{2^{\frac{K-1}{2}}\mathrm{\Γ}\left(\frac{K-1}{2}\right)},& x>0\\ 0,& x\≤0\end{array}\right.$

上式中，H₀表示欺骗干扰信号存在的条件，Γ(·)为伽马函数。

7.根据权利要求1所述的基于双接收机的GNSS抗欺骗方法，其特征在于，在步骤S4中，所述检测门限T由Neyman-Pearson准则确定，其满足公式为：

P(l(Δρ_BA)＞T|H₀)＝α

其中，α表示欺骗干扰信号存在即H₀条件下的漏检概率。