CN109444922A - 面向自主导航无人机gps欺骗检测与防御方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了面向自主导航无人机GPS欺骗检测与防御方法，属于自主导航无人机定位安全技术领域，具体涉及GPS欺骗攻击检测与防御技术。该发明的GPS欺骗检测主要分为两部分，分别是采用了信噪比技术与卡尔曼滤波技术，在GPS欺骗攻击的防御方面则是采用了惯性导航技术，通过模拟实验得出发明GPS生成式攻击与转发式攻击的检测与防御，能够为自主导航无人机提供准确的定位信息，使得飞行变得更加安全。
Description
技术领域
本发明属于自主导航无人机定位安全技术领域，具体涉及GPS欺骗攻击检测与防御技术。该发明主要采用信噪比技术与卡尔曼滤波技术进行GPS欺骗攻击的检测，通过惯性导航技术进行GPS欺骗攻击的防御，支持大部分GPS生成式攻击与转发式攻击的检测与防御，为自主导航无人机提供准确的定位信息。
背景技术
近年来，自主导航无人机凭借体积小、成本低、部署方便等特点，逐渐走入人们的日常生活，正潜移默化的影响着人们的生产生活方式。而目前市场上绝大多数的无人机飞行准确性取决于定位信息的准确性，而定位信息主要由GPS卫星进行提供，因此GPS卫星的定位信息是否准确成为了无人机飞行安全的保证。
然而随着信息技术的不断发展，出现了GPS欺骗攻击，过去由于GPS欺骗攻击目标的局限性以及GPS欺骗的实现成本较高，造成GPS欺骗攻击并没有引起人们的足够重视。但是随着近年来无线电技术的发展，GPS欺骗的成本和技术难度大大降低，同时越来越多的智能设备走进了我们的生活，使得GPS欺骗攻击的目标也不再仅仅局限于一些大型的无人设备，越来越多的消费级无人设备，如小型自主导航无人机等都成为了GPS欺骗攻击的目标。一些安全研究人员已经注意到GPS欺骗对于无人机的恶劣影响。但是当前的GPS欺骗检测与防御技术的成本较高，不利于推广。
发明内容
针对现有自主导航无人机定位技术中存在的易遭受GPS欺骗攻击的问题，本发明采用的技术方案为面向自主导航无人机GPS欺骗检测与防御方法，采用信噪比结合卡尔曼滤波技术进行GPS欺骗攻击的检测，通过惯性导航技术进行GPS欺骗攻击的防御，本方法既支持对转发式GPS欺骗攻击的检测与防御，也支持对生成式GPS欺骗攻击的检测与防御。
在现有的自主导航无人机GPS定位过程中，无人机会接收GPS导航电文进而得到准确的定位信息，因此如果导航电文出现错误，则自主导航无人机的定位就会出现错误。本方法是建立在现有定位信息接收的基础上的，在接收了GPS导航电文之后，需要进行对导航电文的分析和处理，这里把整个GPS欺骗攻击检测与防御方法分为三个阶段：分别是基于信噪比变化检测阶段、基于卡尔曼滤波分析检测阶段、基于惯性导航的GPS欺骗防御阶段。
在基于信噪比变化检测阶段，由于发生GPS欺骗攻击时，无人机与攻击者之间距离比无人机与卫星的距离小很多，从而造成运动过程中遭受GPS欺骗攻击的无人机信噪比变化较大。因此本发明通过设置合理的信噪比变化阈值和可疑卫星数量阈值，进而发现GPS欺骗攻击行为。
本发明采用的技术方案为面向自主导航无人机GPS欺骗检测与防御方法，在基于卡尔曼滤波分析检测阶段，本方法通过将基于前一时刻的GPS定位信息由惯性导航计算出的预计值和经过卡尔曼滤波的当前值比较，并针对当下的环境设置一个合理的经纬度变化阈值，进而发现GPS欺骗攻击。
在基于惯性导航的GPS欺骗防御阶段，本方法通过无人机携带的传感器获取加速度计数据与陀螺仪数据，以前一时刻的定位信息作为初值，计算出下一时刻的惯性导航定位信息，进而计算出最终定位信息。
具体基于信噪比变化检测算法如表1：
S1.1.从GPS传感器输出中提取信噪比数据，分别进行卡尔曼滤波过滤得到第i时刻的所有定位过程中用到的卫星信噪比Bi；
S1.2.结合阈值进行攻击检测，如果当前时刻卫星信噪比与对应i-1时刻信噪比的差值大于设定的信噪比变化阈值，则i时刻可疑卫星数量加一。
S1.3.判断i时刻可疑卫星数量，如果大于可疑卫星阈值那么输出攻击检测信号。
表1基于信噪比变化的GPS欺骗检测算法
具体卡尔曼滤波的GPS攻击检测算法如表2：
S2.1.从GPS传感器的输出中提取出位置信息并进行过滤得到POS_Mi
S2.2.基于POS_Mi-1由惯性导航计算算法得出当前时刻定位信息估计值POS_Ci。
S2.3.判断估计值与实际值的差值，如果差值大于设定的位置误差阈值，则输出攻击信号。
表2基于卡尔曼滤波的GPS欺骗攻击防御算法
具体基于惯性导航的GPS欺骗防御算法如表3：
S3.1.从加速度计传感器数据中提取出比力数据，计算出体轴系加速度。
S3.2.由上一时刻计算的姿态矩阵将体轴系加速度转化为地理系加速度。
S3.3.由地理系加速度计算出地理系速率，进而计算出当前时刻的惯性导航定位信息和地理系的位移角速率。
S3.4.根据陀螺仪传感器数据和地理系的位移角速率计算出地理系的地球角速率，采用角增量法计算出当前时刻的姿态矩阵。
表3基于惯性导航的GPS欺骗防御算法
三个算法中涉及参数的物理意义如下：
Bi：i时刻所有可见卫星的信噪比数组；
POS_Mi：i时刻GPS传感器的经纬度信息；
POS_Mi-1：i-1时刻GPS传感器的经纬度信息；
POS_Ci：根据i-1时刻经纬度推算出i时刻的GPS传感器的经纬度信息。
附图说明
图1GPS欺骗攻击检测与防御方法。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
本发明所述GPS欺骗攻击检测与防御方法示意如图1所示，具体步骤如下：
步骤1：进行基于信噪比变化的GPS欺骗检测。
(1)根据环境计算基于信噪比变化的GPS欺骗检测用到的信噪比变化阈值和可疑卫星数量阈值。
(2)将GPS传感器输出作为输入，通过基于信噪比的GPS欺骗攻击检测算法得到攻击检测信号G1。
步骤2：进行基于卡尔曼滤波分析的检测。
(1)根据环境计算基于卡尔曼滤波分析的检测用到的位置误差阈值。
(2)判断攻击信号G1，如果存在攻击则跳到步骤3，否则将GPS传感器输出作为基于卡尔曼滤波变化的GPS欺骗检测算法的输入，得到攻击检测信号G2。
步骤3：进行基于惯性导航的GPS欺骗防御。
(1)将第i次计算时加速度计和陀螺仪传感器输出、第i-1次定位时位置信息作为输入，由基于惯性导航的GPS欺骗防御算法计算出第i次计算的惯性导航位置信息。
(2)判断攻击信号G1和G2，如果都不存在攻击，则将惯性导航位置信息对GPS位置信息进行误差修正，将修正后的值作为最终定位的位置信息。否则将惯性导航位置信息作为最终定位的位置信息。
Claims (1)
1.面向自主导航无人机GPS欺骗检测与防御方法，其特征在于：在基于卡尔曼滤波分析检测阶段，本方法通过将基于前一时刻的GPS定位信息由惯性导航计算出的预计值和经过卡尔曼滤波的当前值比较，并针对当下的环境设置一个合理的经纬度变化阈值，进而发现GPS欺骗攻击；
在基于惯性导航的GPS欺骗防御阶段，本方法通过无人机携带的传感器获取加速度计数据与陀螺仪数据，以前一时刻的定位信息作为初值，计算出下一时刻的惯性导航定位信息，进而计算出最终定位信息；
具体基于信噪比变化检测算法如表1：
S1.1.从GPS传感器输出中提取信噪比数据，分别进行卡尔曼滤波过滤得到第i时刻的所有定位过程中用到的卫星信噪比Bi；
S1.2.结合阈值进行攻击检测，如果当前时刻卫星信噪比与对应i-1时刻信噪比的差值大于设定的信噪比变化阈值，则i时刻可疑卫星数量加一；
S1.3.判断i时刻可疑卫星数量，如果大于可疑卫星阈值那么输出攻击检测信号；
表1基于信噪比变化的GPS欺骗检测算法
具体卡尔曼滤波的GPS攻击检测算法如表2：
S2.1.从GPS传感器的输出中提取出位置信息并进行过滤得到POS_Mi
S2.2.基于POS_Mi-1由惯性导航计算算法得出当前时刻定位信息估计值POS_Ci；
S2.3.判断估计值与实际值的差值，如果差值大于设定的位置误差阈值，则输出攻击信号；
表2基于卡尔曼滤波的GPS欺骗攻击防御算法
具体基于惯性导航的GPS欺骗防御算法如表3：
S3.1.从加速度计传感器数据中提取出比力数据，计算出体轴系加速度；
S3.2.由上一时刻计算的姿态矩阵将体轴系加速度转化为地理系加速度；
S3.3.由地理系加速度计算出地理系速率，进而计算出当前时刻的惯性导航定位信息和地理系的位移角速率；
S3.4.根据陀螺仪传感器数据和地理系的位移角速率计算出地理系的地球角速率，采用角增量法计算出当前时刻的姿态矩阵；
表3基于惯性导航的GPS欺骗防御算法
三个算法中涉及参数的物理意义如下：
Bi：i时刻所有可见卫星的信噪比数组；
POS_Mi：i时刻GPS传感器的经纬度信息；
POS_Mi-1：i-1时刻GPS传感器的经纬度信息；
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