CN107976690B - 一种智能协同环境下的多无人机抗gps欺骗方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，首先对于无人机群中的每一架无人机，记录其GPS信号信息并在各无人机间进行信息交换；每一架无人机的机载协同控制算法通过机群GPS信息预测该无人机下一时刻的位置；通过预测位置与下一时刻刷新的GPS信息，判断无人机是否存在潜在GPS欺骗；若判断为可能遭受GPS欺骗则利用红外定位进行三角定位，确定无人机的准确位置，同时修正GPS信号，否则重复以上步骤直至飞行结束。本方法可以忽略具体的GPS欺骗细节，依据协同控制机制直接检测出是否受到了GPS欺骗，可应对多个无人机同时受到GPS欺骗的情况，操作简单，实用性较强。

Description

一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法

技术领域

本发明属于无人机自动控制与安全技术领域，具体涉及一种智能协同环境下的多无人机抗 GPS欺骗方法，用于进行多无人机编队飞行下对GPS欺骗的检测和识别，进而消除GPS欺骗对无人机编队飞行的影响。

背景技术

在无人机技术逐渐成熟的今天，无人机也越来越深入人们生活的方方面面。包括无人机航拍、地质测绘、遥感、深入地质灾害地区获取关键信息等。同时，无人机作为新兴的机种，其体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点也被军方所青睐，各国都在加紧研制自主的无人机控制技术用于满足未来作战的需求。然而，无人机的安全问题也日趋明显。

目前，大部分的无人机都内置了GPS或者其他的定位导航芯片，用于远程操控和定位导航。但是，随着GPS欺骗技术的成熟，机载GPS芯片容易受到攻击。攻击者可以通过伪造GPS信号或者设置干扰机高保真的转发GPS信号诱导其他无人机，使其偏离预定航线。尤其是在民用方面，由于民用GPS信号的加密程度低，抗干扰能力弱，很容易受到攻击，误导无人机依靠伪造的GPS信号进行导航，使无人机进入其他空域，甚至是禁飞区，对其他飞行器的安全造成威胁。对于编队飞行，由于编队中的无人机都是出于协同运动状态，为了保持队形需要对机群中每一架无人机的GPS信号进行实时跟踪和刷新，一旦遭受GPS欺骗的攻击，将会破坏无人机的编队形状，同时对编队中的无人机造成安全威胁，甚至是产生相撞事故，从而造成财产损失。

目前抗GPS欺骗方法主要基于干扰信号与真实信号在某个参数上的差异进行识别，如绝对功率、到达时间、到达角等，从而判断无人机是否受到GPS欺骗。现有方法一种是基于GNSS 完好性信息，以达到对ADS-B发射机主动发送的ADS-B空中位置报文的真假识别。还有一种是通过抗转发式达到欺骗干扰，以解决在聚合式干扰和分布式干扰共存时，利用RAIM解算残余进行抗干扰解算，基于Relax算法实现抗转发式欺骗干扰。上述方法都只能解决单一类型欺骗干扰的检测。同时，缺乏针对多无人机协同飞行环境下的抗GPS欺骗应对措施。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种通过无人机协同控制算法对无人机群进行编队控制进而实现在智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，能够在多无人机协同编队运行的过程中，通过多无人机之间的信息共享来检测GPS欺骗是否发生，同时该方法能够忽略具体GPS欺骗实现细节，即无论是自主式干扰还是转发式干扰都能准确识别。

本发明采用以下技术方案：

一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，首先记录无人机群中每一架无人机的 GPS信号信息并在各无人机间进行信息交换；每一架无人机的机载协同控制算法通过机群GPS 信息预测该无人机下一时刻的位置；通过预测位置与下一时刻刷新的GPS信息，判断无人机是否存在潜在GPS欺骗；若判断为可能遭受GPS欺骗则利用红外定位进行三角定位，确定无人机的准确位置，同时修正GPS信号，否则重复以上步骤直至飞行结束。

具体的，包括以下步骤：

S1、起飞准备，每个无人机控制芯片内部存储单元中初始化一个TP数组，用于记录每次通信范围内每个无人机的GPS位置信息以及自身GPS位置信息，其中，数组大小为N，且与编队大小相同，设时间戳T＝0；

S2、飞行开始，刷新GPS信号，记录该GPS位置信息并存储为GPS_Pos，初始情况下，对每架无人机的GPS_Pos均默认为信任，并保存到步骤S1中生成的TP数组的相应位置；

S3、进行通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos信息存入步骤S1中生成的TP数组的相应位置；

S4、对于每一架无人机，将步骤S1至S3中生成的TP数组作为协同控制算法的输入，输出下一次GPS刷新时刻预测到达的位置，并存储为Predict_Pos；

S5、依据协同控制算法控制无人机按照步骤S4得到预测位置到达指定位置，同时GPS信号刷新，每一架无人机得到自身的GPS位置信息，替换之前存储的GPS_Pos，并存储到TP 数组的相应位置；

S6、对步骤S4得到的预测位置Predict_Pos和步骤S5得到的GPS位置信息GPS_Pos进行比较，并计算得出预测位置和GPS位置信息之间的距离，以及时间戳差值，依据差值的不同分别执行S7或S8；

S7、执行此步骤表示该无人机没有受到GPS欺骗，因此可以信任此时的GPS_Pos信息，则不用修改步骤S6得到的TP数组信息，返回到步骤S4；

S8、执行此步骤表示该无人机可能受到GPS欺骗，进入GPS_Spoofing欺骗检测程序。

进一步的，步骤S4中，将无人机自身的TP作为协同控制算法的输入，输出预计到达的位置Predict_Pos，以形成编队；同时将预计到达位置Predict_Pos暂存于机身控制芯片的内部存储单元，如果无人机内有之前的Predict_Pos则替换掉。

进一步的，步骤S6具体包括以下步骤：

S6-1、计算预测位置和GPS位置信息的时间戳差值Δt＝T-T′，其中T为GPS位置信息时间戳，T′为预测位置时间戳；

S6-2、预测位置和GPS位置信息的距离ΔD计算如下：

其中，

表示在T'时刻id为i的无人机的预测位置，

表示在T时刻 id为i的无人机的GPS位置信息；

进一步的，步骤S6-1中，如果预测位置和GPS位置信息时间戳差值为0，表明编队的协同控制算法的刷新时间和GPS的刷新时间是同步的，执行步骤S6-2；

如果预测位置和GPS位置信息时间戳的差值不为0，表明编队的协同控制算法的刷新时间与GPS的刷新时间不同步，可能存在GPS欺骗，标记该GPS位置信息为不信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的GPS位置信息存入TP数组内。

如果TP数组内的相应位置已经有数据了，则直接替换掉该数据，同时跳转到步骤S8。

进一步的，步骤S6-2中，当预测位置和GPS位置信息的距离小于等于预先定义的避免噪音干扰的阀值时，表示预测的位置与GPS位置信息之间的差值在系统的容忍范围之内，无人机符合协同控制算法的控制，没有受到GPS欺骗，标记该GPS位置信息为信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的GPS位置信息存入TP数组内，跳转到步骤S7；

当预测位置和GPS位置信息的距离大于预先定义的避免噪音干扰的阀值时，表示预测位置与GPS位置信息出现了误差，且超出了系统的容忍范围，可能存在GPS欺骗，标记该GPS 位置信息为不信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的 GPS位置信息存入TP数组内，同时跳转到步骤S8。

进一步的，步骤S8具体如下：

S8-1、启动红外定位模块，设定红外扫描的范围与通信范围相同，通过红外扫描与红外通信传递彼此的id号，作为设备识别码，确定该无人机与通信范围内无人机的真实相对距离 {l_i，0，l_i，1，l_i，2，...l_i，i-1，l_i，i+1...l_i，n-1}，一共n-1个，l_i，i除外，l_i,j表示id号为i的无人机与id号为 j的无人机之间的真实相对距离；

S8-2、通过步骤S6得到的TP数组信息，计算出该无人机的不被信任的GPS位置信息与通信范围内无人机中被标记为信任的GPS位置信息的相对距离；

S8-3、通过三角定位技术，计算出该无人机的真实GPS位置信息与GPS欺骗信号位置之间的偏差值；

S8-4、根据偏差值算出该无人机真实的GPS信号，同时根据真实信号修改之前得到的TP 数组内的相应信息，将真实的GPS信号反馈给其他无人机，其他无人机屏蔽被标记的无人机，退出GPS_Spoofing检测程序，用户决定是否继续飞行，若继续，返回步骤S4，否则终止飞行。

进一步的，步骤S82中，计算TP内id为i的无人机的GPS位置信息

与已知的信任的id为j的无人机的GPS位置信息

之间的相对距离

如下，其中i'表示id为 i的无人机的GPS位置信息不被信任：

从中选取4个，假设为

进一步的，步骤S8-3，根据步骤S8-2中选取的4个相对距离

从该无人机与通信范围内无人机的真实相对距离{l_i,0,l_i,1,l_i,2,…l_i,i-1,l_i,i+1…l_i,n-1}中选出对应的4 个{l_i，0，l_i，1，l_i，2，l_i，3}相对距离，得到方程组如下：

其中真实GPS位置信息

与不被信任的GPS位置信息

之间的距离向量记为

若

欺骗阀值，表明

与

之间的偏移在系统的可接受范围之内，属于系统误判，标记该GPS位置信息

为可信任；

若

欺骗阀值，则表示该无人机确实发生了GPS欺骗，标记该无人机发生GPS欺骗。

进一步的，智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法满足以下条件：

建立多无人机之间的通信组网，用于保证无人机编队能够实时交互相互位置、速度等状态信息；

无人机群中的每一架无人机均具有统一的机载协同控制模块，用于控制无人机在各个时刻的速度，在每一次GPS信号刷新时，无人机编队的协同控制算法可以预测出下一次GPS信号刷新时无人机的位置；

无人机均安装有红外定位模块，用于测量无人机间的相对距离，并返回彼此的身份识别码等数据信息，且红外定位模块的测量距离应与通信的最大范围相同。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，首先记录无人机群中每一架无人机的GPS信号信息并在各无人机间进行信息交换；每一架无人机的机载协同控制算法通过机群GPS信息预测该无人机下一时刻的位置；通过预测位置与下一时刻刷新的GPS 信息，判断无人机是否存在潜在GPS欺骗；若判断为可能遭受GPS欺骗则利用红外定位进行三角定位，确定无人机的准确位置，同时修正GPS信号，否则重复以上步骤直至飞行结束，本方法可以忽略具体的GPS欺骗细节，依据协同控制机制直接检测出是否受到了GPS欺骗，可应对多个无人机同时受到GPS欺骗的情况，操作简单，实用性较强，在检测GPS欺骗时依赖的不是检测具体的欺骗信号，而是通过内置的协同控制算法预测每一架无人机的轨迹信息，从而比较预测轨迹与实际轨迹来判断是否遭受GPS欺骗。同时，协同控制算法本身也可以在一定程度上通过自动修正轨迹来降低GPS欺骗对无人机编队飞行的影响，包括破坏编队队形与造成无人机之间的相撞。

具体的，智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法通过组网通信共享无人机群中无人机的状态信息，再交由编队协同控制算法计算出自己的预测未来位置信息，通过比对预测信息和实际接收的GPS信号，推测出自身位置的偏移量，若偏移量超过预先定义的避免噪音干扰的阀值，则激活GPS欺骗检测程序，通过红外定位检测机制，独立于GPS信号计算出自己的实际位置，再比对GPS信号计算出自己的偏移值。

进一步的，通过本方法可以忽略具体的GPS欺骗细节，依据协同控制机制直接检测出是否受到了GPS欺骗，可应对多个无人机同时受到GPS欺骗的情况，操作简单，实用性较强。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明具体操作流程图；

图2为本发明通信组网交换GPS信号原理图；

图3为本发明红外定位检测机制原理图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，首先对于无人机群中的每一架无人机，记录其GPS信号信息并在各无人机间进行信息交换；每一架无人机的机载协同控制算法通过机群GPS信息预测该无人机下一时刻的位置；通过预测位置与下一时刻刷新的GPS信息，判断无人机是否存在潜在GPS欺骗；若判断为可能遭受GPS欺骗则利用红外定位进行三角定位，确定无人机的准确位置，同时修正GPS信号，否则重复以上步骤直至飞行结束。本方法可以忽略具体的GPS欺骗细节，依据协同控制机制直接检测出是否受到了GPS 欺骗，可应对多个无人机同时受到GPS欺骗的情况，操作简单，实用性较强。

本发明智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法需要满足以下先决条件：

1)由于需要多无人机进行信息共享，因此需要建立多无人机之间的通信组网，可以保证无人机编队能够实时交互相互位置、速度等状态信息；

2)无人机群中的每一架无人机都具有统一的机载协同控制模块，用于控制无人机在各个时刻的速度，即在每一次GPS信号刷新时，无人机编队的协同控制算法可以预测出下一次GPS 信号刷新时无人机的位置；

3)无人机需要安装红外定位模块，可以独立测量无人机间的相对距离，并返回彼此的身份识别码等数据信息；

4)为保证红外通信的无人机可以和通信组网中的无人机一一对应，红外的测量距离应与通信的最大范围相同；

定义具体操作步骤中的名词含义如下：

1)UAV即无人机，设无人机编队为{U₀，U₁，U₂，...U_N-1，}共N架无人机；

2)Tgps为GPS信号刷新时间间隔；

3)不加特殊说明，本系统考虑的单架无人机记为U_i；

4)记无人机编队协同算法为flocking，flocking的输出为UAV的预测位置，即下一GPS 刷新时的UAV的大致位置；

5)GPS位置信息包含属性isBelieve(true或false)，其中true表示该GPS位置信息可以信任，false表示不可信任；

6)UAV包含属性flag(true或false)，true表示未受到GPS欺骗，false表示受到GPS欺骗；

7)GPS_Spoofing_threshold为系统检测GPS_Spoofing避免噪音干扰阀值，一旦预测位置 Predict_Pos与接收GPS位置信息GPS_Pos之间的偏移超过该值，认为该UAV可能存在GPS 欺骗，启用GPS_Spoofing检测程序。为防止系统误判，将环境噪音等因素造成的偏移误认为 GPS_Spoofing，该值不应过小。具体取值，可通过分析飞行区域的噪音分布取得。

请参阅图1，本发明一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，包括以下步骤：

S1、起飞准备阶段，每个UAV初始化一个TP数组，用于记录每次通信范围内每个无人机的GPS位置信息以及自身GPS位置信息；

数组大小为N，为防止溢出，数组的大小应与编队大小相同，受限与通信的距离，UAV 之间无法全部通信，因此TP可能无法填满，同时设时间戳T＝0。

S2、飞行开始，刷新GPS信号，并把该GPS位置信息存储为

其中i表示无人机id为i，T为时间戳。初始情况下，对每架无人机的

均默认为信任(isBelieve＝true)，并保存到步骤S1中生成的TP数组的相应位置，如U_i的

存储在TP[i]；

S3、进行通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos信息存入步骤S1中生成的TP数组的相应位置；

如图2所示，其中

表示U_i在T时刻的GPS位置信息，n表示参与该UAV通信的UAV数量(包括自身)；

S4、对于每一架无人机，将前面步骤填充的步骤S1中生成的TP数组作为协同控制算法的输入，输出下一次GPS刷新时刻预测到达的位置，将该预测位置暂存于机身控制芯片的内部存储单元；

具体的，将自身的TP数组作为flocking算法的输入，输出预计到达的位置

以形成编队。同时将

暂存，如果UAV内有之前的

则替换掉，其中T' 为时间戳，且T'＝T+Tgps；

S5、依据协同控制算法控制UAV按照步骤S4得到预测位置

到达指定位置，同时GPS信号刷新，每一架UAV得到自身的GPS信号，替换之前存储的

此时时间戳T＝T+Tgps，将该位置存储到TP数组的相应位置；

S6、对步骤S4得到的预测位置

和步骤S5得到的GPS位置信息

进行如下操作。

S6-1、计算预测位置和GPS位置信息的时间戳差值Δt＝T-T′；

理论上GPS信号应该与预测信号同时刷新，如果二者时间戳差值为0，即Δt＝0，表明编队的协同控制算法的刷新时间和GPS的刷新时间是同步的，执行如下步骤S62；

如果二者时间戳的差值不为0，即Δt≠0，表明编队的协同控制算法的刷新时间与GPS的刷新时间不同步，可能存在GPS欺骗，标记该

为不信任(isBelieve＝false)，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos存入TP数组内。

如果TP数组内的相应位置已经有数据了，则直接替换掉该数据，同时跳转到步骤S8。

S6-2、计算预测位置和GPS位置信息的距离ΔD。

若排除噪音干扰等因素的干扰，理论上二者的距离为0，即ΔD＝0，但因为存在这些不稳定因素，二者的距离不为0，即ΔD≠0。

因此当二者的距离小于等于预先定义的避免噪音干扰的阀值时，即ΔD≤GPS_Spoofing_threshold(用于检测GPS欺骗的阀值)，表示预测的位置与GPS位置信息之间的差值在系统的容忍范围之内，无人机符合协同控制算法的控制，没有受到GPS欺骗，标记该

为信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos存入TP数组内，跳转到步骤S7；

若二者的距离大于预先定义的避免噪音干扰的阀值时，即ΔD>GPS_Spoofing_threshold，表示预测位置与GPS位置信息出现了误差，且超出了系统的容忍范围，可能存在GPS欺骗，标记该

为不信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos存入TP数组内，同时跳转到步骤S8。

S7、执行此步骤表示该无人机没有受到GPS欺骗，因此可以信任此时的GPS位置信息

则不用修改步骤S6得到的TP数组信息，返回到步骤S4；

S8、执行此步骤表示该无人机可能受到GPS欺骗，进入GPS_Spoofing欺骗检测程序，具体如下：

S8-1、启动红外定位模块，设定红外扫描的范围与通信范围相同，通过红外扫描与红外通信传递彼此的id号，作为设备识别码，确定该无人机与通信范围内无人机的真实相对距离 {l_i，0，l_i，1，l_i，2，...l_i，i-1，l_i，i+1...l_i，n-1}，一共n-1个(除外l_i，i)，其中l_i,j表示id号为i的无人机与id 号为j的无人机之间的真实相对距离；

S8-2、通过步骤S6得到的TP数组信息，计算出该无人机与通信范围内无人机中被标记为信任的GPS信号相对距离；

注意此时TP内存储的是此时通信范围内包括自身的UAV的GPS信号，当然自身的GPS 信号是不被信任的。假设U_i在经过Tgps后，发生了GPS欺骗，导致GPS信号发生了偏移

得到了不被信任的GPS位置信息

而真实的GPS位置信息为

对于TP内除U_i外的GPS位置信息

如果该GPS位置信息被标记为信任(isBelieve＝true)，则计算如下：

对于二维平面来说，未知的GPS信号包含两个未知量(经度和纬度)，因此若要推出实际的GPS信号，需要至少3个可以信任的GPS信号，为了验证结果，我们需要至少4个信任的GPS信号。因此，我们可以得到

与已知的信任的UAV的GPS位置信息

之间的相对距离，从中选取4个，假设为

如图3所示；

S8-3、通过三角定位技术，算出该无人机的真实GPS位置信息与GPS欺骗信号位置之间的偏差值；

已知

再从{l_i，0，l_i，1，l_i，2，...l_i，i-1，l_i，i+1…l_i，n-1}选出对应的4个 {l_i，0，l_i，1，l_i，2，l_i，3}相对距离。根据距离公式，可以列出方程组：

解出

若

表明

与

之间的偏移在系统的可接受范围之内，属于系统误判，标记该GPS位置信息

为可信任(isBelieve＝true)；

若

则表示该UAV确实发生了GPS欺骗，标记该UAV(flag＝false)。

S8-4、根据偏差值算出该无人机真实的GPS信号如下：

同时根据真实信号修改之前得到的TP数组内的相应信息，将真实的GPS信号反馈给其他UAV。对于被标记为发生GPS欺骗的UAV(flag＝false)，其他UAV对该UAV进行通信屏蔽。最后，退出GPS_Spoofing检测程序，用户决定是否继续飞行，若继续，返回步骤S4，否则终止飞行。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，首先记录无人机群中每一架无人机的GPS信号信息并在各无人机间进行信息交换；每一架无人机的机载协同控制算法通过机群GPS信息预测该无人机下一时刻的位置；通过预测位置与下一时刻刷新的GPS信息，判断无人机是否存在潜在GPS欺骗；若判断为可能遭受GPS欺骗则利用红外定位进行三角定位，确定无人机的准确位置，同时修正GPS信号，否则重复以上步骤直至飞行结束，包括以下步骤：

S1、起飞准备，每个无人机控制芯片内部存储单元中初始化一个TP数组，用于记录每次通信范围内每个无人机的GPS位置信息以及自身GPS位置信息，其中，数组大小为N，且与编队大小相同，设时间戳T＝0；

S2、飞行开始，刷新GPS信号，记录该GPS位置信息并存储为GPS_Pos，初始情况下，对每架无人机的GPS_Pos均默认为信任，并保存到步骤S1中生成的TP数组的相应位置；

S3、进行通信，交换通信范围内所有无人机的GPS_Pos信息，将相应的GPS_Pos信息存入步骤S1中生成的TP数组的相应位置；

S4、对于每一架无人机，将步骤S1至S3中生成的TP数组作为协同控制算法的输入，输出下一次GPS刷新时刻预测到达的位置，并存储为Predict_Pos；

S5、依据协同控制算法控制无人机按照步骤S4得到的预测位置到达指定位置，同时GPS信号刷新，每一架无人机得到自身的GPS位置信息，替换之前存储的GPS_Pos，并存储到TP数组的相应位置；

S6、对步骤S4得到的预测位置Predict_Pos和步骤S5得到的GPS位置信息GPS_Pos进行比较，并计算得出预测位置和GPS位置信息之间的距离，以及时间戳差值，依据差值的不同分别执行步骤S7或S8；

S7、当无人机没有受到GPS欺骗时，信任此时的GPS_Pos信息，不修改步骤S6得到的TP数组信息，返回到步骤S4；

S8、当无人机可能受到GPS欺骗时，进入GPS_Spoofing欺骗检测程序，具体如下：

S8-1、启动红外定位模块，设定红外扫描的范围与通信范围相同，通过红外扫描与红外通信传递彼此的id号，作为设备识别码，确定该无人机与通信范围内无人机的真实相对距离{l_i,0,l_i,1,l_i,2,…l_i,i-1,l_i,i+1…l_i,n-1}，一共n-1个，l_i,i除外，l_i,j表示id号为i的无人机与id号为j的无人机之间的真实相对距离；

S8-2、通过步骤S6得到的TP数组信息，计算出该无人机的不被信任的GPS位置信息与通信范围内无人机中被标记为信任的GPS位置信息的相对距离，计算TP内id为i的无人机的GPS位置信息

与已知的信任的id为j的无人机的GPS位置信息

之间的相对距离

如下，其中i'表示id为i的无人机的GPS位置信息不被信任：

从中选取4个，假设为

S8-3、通过三角定位技术，计算出该无人机的真实GPS位置信息与不被信任的GPS信号位置之间的偏差值，根据步骤S8-2中选取的4个相对距离

从该无人机与通信范围内无人机的真实相对距离{l_i，0，l_i，1，l_i，2，...l_i，i-1，l_i，i+1...l_i，n-1}中选出对应的4个{l_i，0，l_i，1，l_i，2，l_i，3}相对距离，得到方程组如下：

其中真实GPS位置信息

与不被信任的GPS位置信息

之间的距离向量记为

若

欺骗阈值，表明

与

之间的偏移在系统的可接受范围之内，属于系统误判，标记该GPS位置信息

为可信任；

若

欺骗阈值，则表示该无人机确实发生了GPS欺骗，标记该无人机发生GPS欺骗；

S8-4、根据偏差值算出该无人机真实的GPS位置信息，同时根据真实信号修改之前得到的TP数组内的相应信息，将真实的GPS位置信息反馈给其他无人机，其他无人机屏蔽被标记的无人机，退出GPS_Spoofing检测程序，用户决定是否继续飞行，若继续，返回步骤S4，否则终止飞行。

2.根据权利要求1所述的一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，步骤S4中，将无人机自身的TP作为协同控制算法的输入，输出预计到达的位置Predict_Pos，以形成编队；同时将预计到达位置Predict_Pos暂存于机身控制芯片内部的存储单元，如果无人机内有之前的Predict_Pos则替换掉。

3.根据权利要求1所述的一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，步骤S6具体包括以下步骤：

S6-1、计算预测位置和GPS位置信息的时间戳差值Δt＝T-T′，其中T为GPS位置信息时间戳，T′为预测位置时间戳；

S6-2、预测位置和GPS位置信息的距离ΔD计算如下：

其中，

表示在T'时刻id为i的无人机的预测位置，

表示在T时刻id为i的无人机的GPS位置信息。

4.根据权利要求3所述的一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，步骤S6-1中，如果预测位置和GPS位置信息时间戳差值为0，表明编队的协同控制算法的刷新时间和GPS的刷新时间是同步的，执行步骤S6-2；

如果预测位置和GPS位置信息时间戳的差值不为0，表明编队的协同控制算法的刷新时间与GPS的刷新时间不同步，可能存在GPS欺骗，标记该GPS位置信息为不信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的GPS位置信息存入TP数组内；

如果TP数组内的相应位置已经有数据了，则直接替换掉该数据，同时跳转到步骤S8。

5.根据权利要求3所述的一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，步骤S6-2中，当预测位置和GPS位置信息的距离小于等于预先定义的避免噪音干扰的阈值时，表示预测的位置与GPS位置信息之间的差值在系统的容忍范围之内，无人机符合协同控制算法的控制，没有受到GPS欺骗，标记该GPS位置信息为信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的GPS位置信息存入TP数组内，跳转到步骤S7；

当预测位置和GPS位置信息的距离大于预先定义的避免噪音干扰的阈值时，表示预测位置与GPS位置信息出现了误差，且超出了系统的容忍范围，可能存在GPS欺骗，标记该GPS位置信息为不信任，进行组网通信，交换通信范围内所有无人机的GPS位置信息，将相应的GPS位置信息存入TP数组内，同时跳转到步骤S8。

6.根据权利要求1所述的一种智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法，其特征在于，智能协同环境下的多无人机抗GPS欺骗方法满足以下条件：

建立多无人机之间的通信组网，用于保证无人机编队能够实时交互相互位置、速度等状态信息；

无人机群中的每一架无人机均具有统一的机载协同控制模块，用于控制无人机在各个时刻的速度，在每一次GPS信号刷新时，无人机编队的协同控制算法可以预测出下一次GPS信号刷新时无人机的位置；

无人机均安装有红外定位模块，用于测量无人机间的相对距离，并返回彼此的身份识别码等数据信息，且红外定位模块的测量距离应与通信的最大范围相同。

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