CN111060935A - Gnss欺骗干扰检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及的一种GNSS欺骗干扰检测方法根据GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据；获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据；根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差；根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号；若是，则输出该两个卫星的PRN标识，该方案易实施，可实现对欺骗干扰信号的有效检测，对比多天线的欺骗干扰检测方法，复杂度相对较低，对接收机要求不高，大大减少接收机的设备成本，应用场景更广泛。

Description

GNSS欺骗干扰检测方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于多普勒频移差的GNSS欺骗干扰检测方法。
背景技术
随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)的发展，卫星导航技术已广泛应用于各行各业，支撑着许多应用系统。它可以提供精确的位置信息和时间同步等服务,从金融交易记录到军事及航空航天的应用，都表明了GNSS强大的应用价值，因此人们也越来越关心接收到的GNSS信号的准确度和可靠性。然而随着科技的快速发展，该系统容易受到干扰和欺骗的脆弱性逐渐暴露出来。一方面由于导航卫星的信号经过长距离的传输，到达地面时信号强度极其微弱，容易受到其频段内干扰信号的影响。另一方面，民用信号公开的信号结构，也使得接收信号的电子设备容易受到人为的干扰攻击。
针对GNSS欺骗干扰检测的研究，近年来国内外都提出了不同的方法。现有技术中通常采用C/N0检测方法，具体可为通过检测C/N0的异常变化来发现欺骗信号的存在。但当欺骗信号与噪声一起发射时，通常采用C/N0检测方法容易导致误判。
现有技术还提供一种信号到达时间检测是针对转发式欺骗干扰到达接收机的路程相对于真实信号较长，从而在时间上存在差异，以此来判断是否存在欺骗信号。但该方法应用场景有限主要针对转发式欺骗干扰，对生成式欺骗信号作用不大，甚至会消除真实信号而保留欺骗信号。基于多天线、惯导系统以及多频点的欺骗干扰检测方法虽然检测效果较好，但结构复杂，成本较高，不适合在低成本的民用领域。
发明内容
为了有效解决现有的欺骗信号干扰方法对接收机的高要求，以及算法设计运行复杂且成本较高的问题，我们提供了一种基于多普勒频移差的GNSS欺骗干扰检测方法。本专利提出基于多普勒频移差的GNSS欺骗检测方法，容易实现，检测效果较好，适合对同一欺骗源发出的欺骗干扰信号的检测。
一种GNSS欺骗干扰检测方法，包括如下步骤：
接收GNSS信号，并根据GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据；
获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据；
根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差；
根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号；
若是，则输出该两个卫星的PRN标识；
其中：M为窗口宽度，等于同一时刻处理的数据个数，PRN取自然数。
优选地，所述获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据的过程包括如下步骤：
对第i颗卫星及第j颗卫星分别取窗口内M个多普勒频移数据；
采用最小二乘方法对两个卫星的M个多普勒频移数据分别进行一元线性拟合，可得到t时刻窗口内第i颗星及第j颗卫星的多普勒频移数据的线性拟合数据
Figure BDA0002370990120000021
与
Figure BDA0002370990120000022
线性拟合数据得到的公式为：
Figure BDA0002370990120000023
其中，i，j分别为当前接收到的不同卫星的编号，
Figure BDA0002370990120000024
与
Figure BDA0002370990120000025
表示分别表示第i 颗卫星一次系数、第j颗卫星一次系数，其中
Figure BDA0002370990120000026
与
Figure BDA0002370990120000027
分别表示常数。
优选地，所述根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差过程包括如下步骤：
分别获取第i颗卫星及第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据；
将第i颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第i颗卫星t时刻拟合的数据，得到相应时刻第i颗星的多普勒频移差。
将第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第j颗卫星t时刻拟合的数据，得到相应时刻第j颗星的多普勒频移差；
优选地，所述根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号的过程包括如下：
将t时刻第i颗卫星的多普勒频移差减去第j卫星的多普勒频移差，得到两星多普勒频移差之间的差值Δfij(t)；
根据差值Δfij(t)判断是否存在欺骗信号。
优选地，所述将第i颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第i颗卫星 t时刻拟合的数据，得到第i颗星的多普勒频移差的公式为：
Figure BDA0002370990120000031
其中Δfi(t)表示第i颗卫星在t时刻的多普勒频移差。
优选地，所述根据Δfij(t)判断是否存在欺骗信号的过程包括如下步骤：
统计M个窗口内满足下式的差值的个数N，其ε为门限：
|Δfij(t)|＜ε
若满足下式：
N＞M×0.55
表明收到欺骗信号。
优选地，若所述N≤M×0.55，则表明不存在欺骗信号
优选地，所述门限ε设为0～1。
优选地，若存在欺骗信号，则这两个卫星的信号是来自于同一欺骗干扰源。
优选地，所述M大于或者等于100。
本发明的有益效果为：
本发明涉及的基于多普勒频移差GNSS欺骗干扰检测方法根据GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据；获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据；根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差；根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号；若是，则输出该两个卫星的PRN标识，该方案易实施，可实现对欺骗干扰信号的有效检测，对比多天线的欺骗干扰检测方法，复杂度相对较低，对接收机要求不高，大大减少接收机的设备成本，应用场景更广泛。
附图说明
图1为本发明的较佳实施例中一种GNSS欺骗干扰检测方法的流程示意图；
图2为本发明的较佳实施例中对PRN＝9前100个历元的多普勒频移数据进行线性拟合图；
图3为本发明的较佳实施例中对PRN＝28前100个历元的多普勒频移数据进行线性拟合图；
图4为本发明的较佳实施例中剩余400个连续历元中检测各卫星信号被检测出的；
图5为本发明的较佳实施例2中600个历元进行检测识别，最终检测出欺骗信号的结果。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
根据本发明所要达到的目标，本实施例提供一种GNSS欺骗干扰检测方法，该方法主要是通过对各颗卫星的多普勒频移数据处理，实现对欺骗干扰信号的检测。多普勒频移检测主要利用各颗卫星相对于接收机的运动方向和速度不同，因而接收机接收到的来自不同卫星发射信号的频率都不同，而转发式和单天线欺骗干扰，则难以模拟出真实卫星信号的不同频率。特别是在相同的运动速度下，欺骗干扰相比较真实卫星信号，具有更高的多普勒频移，另外，对于同一个接收机，同一欺骗源发出的欺骗信号两两之间的多普勒频移差呈线性变化，而真实信号间的多普勒频移差呈非线性变化。
一种GNSS欺骗干扰检测方法，包括如下步骤：
步骤S1：接收GNSS信号，并根据GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据。可以通过接收机接收GNSS信号，该包括GNSS信号可以真实信号和欺骗信号中的至少一种。其中欺骗干扰信号与真实信号可能来自同一单天线欺骗干扰源。
步骤S2：获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据。通过对多普勒频移数据进行线性拟合，可以有效的提高对欺骗信号检测精度。
该步骤S2可以包括如下子步骤：
步骤S21：对第i颗卫星及第j颗卫星分别取窗口内M个多普勒频移数据；
步骤S22：采用最小二乘方法对两个卫星的M个多普勒频移数据分别进行一元线性拟合，可得到t时刻窗口内第i颗星及第j颗卫星的多普勒频移数据的线性拟合数据
Figure BDA0002370990120000041
与
Figure BDA0002370990120000042
步骤S23：线性拟合数据得到的公式为：
Figure BDA0002370990120000043
其中，i，j分别为当前接收到的不同卫星的编号，
Figure BDA0002370990120000051
与
Figure BDA0002370990120000052
表示分别表示第i 颗卫星一次系数、第j颗卫星一次系数，其中
Figure BDA0002370990120000053
与
Figure BDA0002370990120000054
分别表示常数。
步骤S3：根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差。通过采用最小二乘方法对两个卫星的M个多普勒频移数据分别进行一元线性拟合之后再对两颗不同卫星的多普勒频移差，即使接收机接收到的来自不同卫星发射信号的频率都不同，而存在转发式和单天线欺骗干扰时，仍然能准确的检测到欺骗信号的干扰源。
以第i颗星的多普勒频移差为例来说明书多普勒频移差的算法：
Figure BDA0002370990120000055
其中Δfi(t)表示第i颗卫星在t时刻的多普勒频移差。
同理第j颗卫星的多普勒频移差可以采用第i颗星的多普勒频移差的公式，仅需将第i颗星的多普勒频移差的公式中的i替换成j即可。
步骤S4：根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号。
所述步骤S4还可以包括如下子步骤：
步骤S41：分别获取第i颗卫星及第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据；
步骤S42：将第i颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第i颗卫星t 时刻拟合的数据，得到第i颗星的多普勒频移差。
步骤S43：将第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第j颗卫星t 时刻拟合的数据，得到第j颗星的多普勒频移差；
步骤S44：将t时刻第i颗卫星的多普勒频移差减去第j卫星的多普勒频移差，得到两星多普勒频移差之间的差值Δfij(t)；两星多普勒频移差之间的差值Δfij(t) 的公示可为Δfij(t)＝Δfi(t)-Δfj(t)。
此时可得到，窗口内数据为Δfij(1),Δfij(2),Δfij(3)…Δfij(M)。
步骤S45：根据Δfij(t)判断是否存在欺骗信号。
作为优选方案，步骤S45：所述根据Δfij(t)判断是否存在欺骗信号的过程包括如下步骤：统计窗口内满足公式式|Δfij(t)|＜ε的差值|Δfij(t)|＜ε的个数为N，其ε为门限。若N和M满足公式：N＞M×0.55表明收到欺骗信号。若N和M满足公式：所述N≤M×0.55，则表明不存在欺骗信号。作为优选方案，所述门限ε设为0.12。
若步骤S4判断的结果为是，则输出该两个卫星的PRN标识。通常情况下，若存在欺骗信号，则这两个卫星的信号是来自于同一欺骗干扰源。否则不存在欺骗信号则可以不用输出该两个卫星的PRN标识。
其中：M为窗口宽度，等于同一时刻处理的数据个数，PRN取自然数(可以参照一下实施例)。作为优选方案，所述M大于或者等于100。
输出这两颗欺骗信号的PRN标识(pseudo random noise code，伪随机噪声码)；若不满足，则认为不存在欺骗信号。继续步骤S2-步骤S4，判断其它卫星信号。
根据这一特点我们通过在固定窗口内对两两卫星多普勒频移差数据进行对比，一旦检测到超出设定门限，则认为存在欺骗。该算法适用于同一天线发出的多个欺骗信号情况。
为了准确的检测出欺骗信号的干扰源，接收机接收到的卫星信号包括由第一码调制的强信号和第二码调制的弱信号混合组成，例如卫星信号可为第一码乘以强信号加上第二码乘以弱信号，卫星信号可以是各自的时间序列进行线性叠加得到叠加，即第一码乘以强信号加上第二码乘以弱信号进行线性叠加。按照极性的不同，分别对卫星的信号进行累积加法运算。正极性的强信号、负极性的强信号、正极性的弱信号、负极性的弱信号分别在各自的存储区域内，对对应的信号进行累积加法。作为被累积相加的信号的平方和所算出的信号消除若信号。
可通过以下具体实施例对本发明的效果进行说明：
实施实例1：
1.设单天线接收机同时接收到真实卫星信号和欺骗干扰信号，其中欺骗信号的PRN＝9和PRN＝28且来自同一欺骗干扰源。
2.对卫星信号进行捕获和跟踪，获得这两颗卫星连续500个历元中的多普勒频移数据；这里设置窗口宽度为100，对PRN＝9和PRN＝28的前100个历元的多普勒频移数据进行线性拟合如图2和图3所示。
3.将窗口内多普勒频移数据减去同时刻本颗卫星拟合的数据，分别得到窗口内PRN＝9和PRN＝28的100个多普勒频移差数据。
4.将同时刻窗口内PRN＝9和PRN＝28的多普勒频移差数据相减，得到两星多普勒频移差之间的差值Δf(t)。此时可得到，窗口内数据为 [Δf(1),Δf(2)...,Δf(100)]，当门限ε设为0.12。
5.统计窗口内的数据，若超过门限ε的数据个数大于55个，则认为PRN＝9 和PRN＝28的多普勒频移差变化情况一致，表明这两个信号是欺骗信号并来自于同欺骗干扰源，输出PRN标识。剩余400个连续历元中检测各卫星信号被检测出的次数如图4。
实施实例2：
为测试算法整体性能，让接收机采集信号中包括欺骗信号与正常卫星信号数据进行真实数据验证。这里发射GPS欺骗信号的PRN标识分别为1、2、3、6、9、 10、12、17、20、23、28，其他各个参数设置同实施实例1，数据长度为连续700 个历元数据。其中前100个历元数据进行存储，剩余600个历元进行检测识别，最终检测出欺骗信号的结果如图5所示。从对各颗欺骗信号的600个历元检测结果可知，在某些历元中有些欺骗信号存在漏检情况，但对600历元内所有欺骗信号的整体检测准确率已达95.47％，说明本发明的检测算法的有效性。
综上所述，本发明涉及的基于多普勒频移差GNSS欺骗干扰检测方法根据 GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据；获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据；根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差；根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号；若是，则输出该两个卫星的PRN标识，在以上实施例中，通过获取不同PRN标识的卫星，并对这些卫星在不同长度窗口分别进行欺骗检测验证均可得到较高的准确率，因此本发明的方案可实现对欺骗干扰信号的有效检测。由于是通过一两个卫星为一组进行检测，对比现有技术的多天线的欺骗干扰检测方法，复杂度相对较低，对接收机要求不高，大大减少接收机的设备成本，应用场景更广泛。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
需要说明的是：以上所述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

Claims (10)

1.一种GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收GNSS信号，并根据GNSS信号获得各颗卫星的多普勒频移数据；
获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据；
根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差；
根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号；
若是，则输出该两个卫星的PRN标识；
其中：M为窗口宽度，等于同一时刻处理的数据个数，PRN取自然数。
2.根据权利要求1所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，
所述获取两颗卫星中窗口M内的多普勒频移数据，对窗口M内的多普勒频移数据进行线性拟合得到拟合数据的过程包括如下步骤：
对第i颗卫星及第j颗卫星分别取窗口内M个多普勒频移数据；
采用最小二乘方法对两个卫星的M个多普勒频移数据分别进行一元线性拟合，分别得到t时刻窗口内第i颗星及第j颗卫星的多普勒频移数据的线性拟合数据
Figure FDA0002370990110000011
与
Figure FDA0002370990110000012
线性拟合数据得到的公式为：
Figure FDA0002370990110000013
其中，i，j分别为接收到的不同卫星的编号，
Figure FDA0002370990110000014
与
Figure FDA0002370990110000015
表示分别表示第i颗卫星一次系数、第j颗卫星一次系数，其中
Figure FDA0002370990110000016
与
Figure FDA0002370990110000017
分别表示常数。
3.根据权利要求1所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述根据多普勒频移数据及拟合数据分别得到两颗卫星多普勒频移差过程包括如下步骤：
分别获取第i颗卫星及第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据；
将第i颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第i颗卫星t时刻拟合的数据，得到相应时刻第i颗星的多普勒频移差；
将第j颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第j颗卫星t时刻拟合的数据，得到相应时刻第j颗星的多普勒频移差。
4.根据权利要求3所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述根据两个卫星的多普勒频移差判断是否存在欺骗信号的过程包括如下：
将t时刻第i颗卫星的多普勒频移差减去第j卫星的多普勒频移差，得到两星多普勒频移差之间在t时刻的差值Δfij(t)；
根据差值Δfij(t)判断是否存在欺骗信号。
5.根据权利要求4所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述将第i颗卫星的M个窗口内多普勒频移数据减去该第i颗卫星t时刻拟合的数据，得到第i颗星的多普勒频移差的公式为：
Figure FDA0002370990110000021
其中Δfi(t)表示第i颗卫星在t时刻的多普勒频移差。
6.根据权利要求4所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述根据Δfij(t)判断是否存在欺骗信号的过程包括如下步骤：
统计M个窗口内满足下式的差值的个数N，其ε为门限：
|Δfij(t)|＜ε
若满足下式：
N＞M×0.55
表明收到欺骗信号。
7.根据权利要求6所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，若所述N≤M×0.55，则表明不存在欺骗信号。
8.根据权利要求4所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述门限ε设为0～1。
9.根据权利要求1-8任一项所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，若存在欺骗信号，则这两个卫星的信号是来自于同一欺骗干扰源。
10.根据权利要求1-7任一项所述的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述M大于或者等于100。
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