CN115840238A - 基于rdss辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法及装置 - Google Patents

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CN115840238A CN202211646613.3A CN202211646613A CN115840238A CN 115840238 A CN115840238 A CN 115840238A CN 202211646613 A CN202211646613 A CN 202211646613A CN 115840238 A CN115840238 A CN 115840238A
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陈正坤
冉自烜
李静
刘阳
徐奕禹
周志健
袁雪林
刘九龙
孙仕海
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Abstract

本发明提供一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。本发明通过利用RDSS授时由于频点、信号体制等不同于RNSS，被欺骗干扰的风险较小的特点，通过结合RDSS授时来辅助对RNSS授时信号进行欺骗干扰检测，提高了授时系统的准确性和可靠性。

Description

基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法及装置
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其是涉及一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)是一种可以为各类载体终端提供连续、安全和可靠的高精度定位、测速与定时服务的系统，具有覆盖广、全天候、高精度等特点。我国的北斗卫星导航系统是四大全球卫星导航系统之一，提供全球性的定位授时服务。
RNSS授时是目前精度较高、应用范围最广的授时手段，是5G通信与电网中不可或缺的授时手段。RNSS授时属于星基授时系统，信号到达地面的功率只有-150dBW左右。此外，RNSS信号体制是公开的。由于信号功率低、信号体制公开等原因，使得RNSS系统具有脆弱性，使得RNSS接收机很容易受到欺骗干扰攻击。RNSS系统固有的脆弱性制约着高可信授时的发展。
发明内容
本发明旨在提供一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题，从而能够提高授时系统的准确性和可靠性。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，包括：
获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
进一步地，所述获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据，具体包括：
获取所述RNSS授时信号相对于标准时钟钟差数据的第一通道差数据，并获取所述RDSS授时信号相对于所述标准时钟钟差数据的第二通道差数据；
利用预设的ARMA模型对所述第一通道差数据和所述第二通道差数据进行降噪处理；
基于降噪处理后的第一通道差数据和第二通道差数据确定所述RNSS授时信号与所述RDSS授时信号的时间差数据。
进一步地，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动方差，判断所述移动方差是否大于预设的移动方差门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
进一步地，所述预设的移动方差门限的获取方式包括：
通过预设的检测统计量将所述移动方差的不规则统计分布转化为卡方分布模型；
基于所述卡方分布模型以及所述检测统计量的概率密度函数确定所述检测统计量的累积分布函数；
根据所述累积分布函数确定虚警概率与检测门限关于所述检测统计量的对应关系，并基于所述对应关系以及预设的虚警概率确定当前检测门限；
根据所述当前检测门限以及检测门限与移动方差门限的对应关系进行计算获取得到所述预设的移动方差门限。
进一步地，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动平均值，判断所述时间差数据的移动平均值是否大于预设的移动平均值门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
本发明还提供一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，包括：
数据获取模块，用于获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
欺骗检测模块，用于计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
本发明还提供一种终端设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。本发明通过利用RDSS授时由于频点、信号体制等不同于RNSS，被欺骗干扰的风险较小的特点，通过结合RDSS授时来辅助对RNSS授时信号进行欺骗干扰检测，提高了授时系统的准确性和可靠性。
附图说明
图1是本发明提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的RDSS单向授时和双向授时示意图；
图3是本发明提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的实验平台框架示意图；
图5是本发明提供的欺骗干扰检测率结果示意图；
图6是本发明提供的不同时间窗对于检测率结果的影响对比示意图；
图7是本发明提供的不同方法对应的检测率与虚警率对比示意图；
图8是本发明提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置的结构示意图。
具体实施方式
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、完整的描述，显然，所描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。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。
请参见图1，本发明实施例提供了一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，可以包括步骤：
S1、获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
S2、计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
进一步地，所述获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据，具体包括：
获取所述RNSS授时信号相对于标准时钟钟差数据的第一通道差数据，并获取所述RDSS授时信号相对于所述标准时钟钟差数据的第二通道差数据；
利用预设的ARMA模型对所述第一通道差数据和所述第二通道差数据进行降噪处理；
基于降噪处理后的第一通道差数据和第二通道差数据确定所述RNSS授时信号与所述RDSS授时信号的时间差数据。
进一步地，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动方差，判断所述移动方差是否大于预设的移动方差门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
进一步地，所述预设的移动方差门限的获取方式包括：
通过预设的检测统计量将所述移动方差的不规则统计分布转化为卡方分布模型；
基于所述卡方分布模型以及所述检测统计量的概率密度函数确定所述检测统计量的累积分布函数；
根据所述累积分布函数确定虚警概率与检测门限关于所述检测统计量的对应关系，并基于所述对应关系以及预设的虚警概率确定当前检测门限；
根据所述当前检测门限以及检测门限与移动方差门限的对应关系进行计算获取得到所述预设的移动方差门限。
进一步地，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动平均值，判断所述时间差数据的移动平均值是否大于预设的移动平均值门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
基于上述方案，为便于更好的理解本发明实施例提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，以下进行详细说明：
需要说明的是，我国的北斗卫星导航系统是四大全球卫星导航系统之一，提供全球性的定位授时服务。
RNSS授时属于星基授时系统，信号到达地面的功率只有-150dBW左右。此外，RNSS信号体制是公开的。由于信号功率低、信号体制公开等原因，使得RNSS系统具有脆弱性，使得RNSS接收机很容易受到欺骗干扰攻击。北斗可以同时提供RNSS授时和RDSS授时两种授时方式，RNSS授时容易被欺骗干扰，RDSS授时由于频点、信号体制等不同于RNSS，被欺骗干扰的风险较小，但RDSS主要用途在于短报文通信，授时不是其主要业务，RDSS应用于授时的情况较少。
本发明实施例针对RNSS授时容易被欺骗干扰的问题，提出一种RDSS辅助的RNSS授时欺骗干扰检测方法，能够有效检测欺骗干扰，减少RNSS授时被欺骗的风险。
一，首先对RNSS授时和RDSS授时原理进行说明：
1、RNSS授时
RNSS授时原理基于三球交汇原理。在用户位置未知的RNSS授时中，存在用户位置三维坐标和时间共四个未知数，因此需要至少接收四颗卫星信号才能实现定位和授时。当用户位置已知时，接收机只需要接收一颗卫星信号即可实现授时。下面以用户位置未知为例介绍RNSS授时原理，用户位置已知情况可以看做一种特例。
设由导航电文解算算得到的四颗GNSS卫星坐标分别为(xi,yi,zi)，i＝1,2,3,4.用户位置坐标为未知数(x,y,z)用户时钟相对系统时的钟差为δt，则有：
Figure BDA0004006624760000061
其中ρi,i＝1,2,3,4为用户到GNSS卫星的伪距测量值，c为光速。求解上述方程组即可得到用户位置坐标(x,y,z)以及用户相对于系统时的时差δt。利用δt修正时钟即可实现与GNSS时钟的同步。当用户位置已知时，(x,y,z)为已知量，只需要观测一颗卫星即可实现RNSS授时。
2、RDSS授时：
北斗RDSS授时是依托短报文链路提供的特色服务，又可以分为RDSS单向授时和双向授时，如图2所示，用户仅接收RDSS单程出站信号完成授时的方法称为单向授时，在单向授时的基础上还增加了用户向主控站发射入站信号的方法称为双向授时。
(1)RDSS单向授时RNSS One-Way Timing Principle
RDSS单向授时是指用户设备在三维坐标已知的条件下，通过接收地面控制中心发射，后经过GEO卫星转发的出站信号，即可获得高精度的BDT系统时间。具体原理如图2所示，地面控制中心产生RDSS出站信号的频率、编码速率，并将含有“帧时标”的导航电文发送至卫星，卫星转发器将出站信号变频后，下行发送至用户接收设备。用户接收设备解算得到本地时钟与BDT的钟差Δt计算过程如下：
Δt＝T1-nT-τ (2)
其中，T1为卫星信号的接收时刻，nT为卫星信号发送时对应的帧时标时刻，T为RDSS出站信号的帧周期。
τone-way＝te-one-way+tu+td+to (3)
单向授时中信号的传输时延τ包含了设备标定时延te-one-way，上行延迟τu，下行延迟τd，可以通过RDSS的电文信息获取，τo为其他延迟，包括大气延迟、相对论效应等。由公式(2)可知，单向授时主要受星历误差、大气延迟误差、设备标定误差等诸多因素影响，授时精度一般在几十纳秒左右。
(2)RDSS双向授时RNSS Two-Way Timing Principle
与RDSS单向授时相比，双向授时增加了用户接收机主动发射入站信号的链路，如图2所示主要是通过中心站接收RDSS用户机发送的RDSS入站信号测量得到的往返四程测距，计算出中心站到用户的正向传播时延，再将该正向传播时延通过RDSS链路发送给用户机进行修正授时，从而获得高精度的双向授时结果。
Figure BDA0004006624760000071
其中T2主控站测得的往返四程总时延，te-two-way为双向授时的设备标定时延，ta-two-way为双向四程的大气误差时延，通过公式(4)得到的传播时延代入公式(1)中即可得到双向授时结果。对比公式(3)和(4)可以发现，双向授时通过往返双向四程测量，卫星星历误差、大气误差等得到较好的抵消，因此授时精度可以提升到由于10ns。
二，如图3所示，本发明实施例提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法可以通过以下步骤实现：
1、授时信号降噪
在GNSS测量过程中，会有干扰噪声夹杂其中，为了减少干扰噪声对测量结果的影响，需要对测量值进行降噪处理。
ARIMA模型降噪算法能有效抑制非广义平稳信号中随机噪声，其原理为：任何广义平稳随机过程都可以用一定阶数的ARMA(n,m)模型进行描述。设有一串平稳、正态、零均值时间序列为{xt}，t＝1,2，…，N，则它的ARMA(p,q)模型为：
Figure BDA0004006624760000081
式中，xt为时间序列；
Figure BDA0004006624760000082
为模型自回归参数；θ1,θ2,...,θq为模型滑动平均参数；εt为白噪声，服从标准正态分布；p,q为ARMA(p，q)模型阶数；N为时间序列长度。
但在实际问题中，所考虑的时间序列xt并不能同时满足平稳、正态、零均值这3个条件，因此不能直接用ARMA(p,q)模型来表示。此时，可以对{xt}进行d阶差分使序列满足ARMA的建模要求然后建立差分后的ARMA(p,q)模型。则将原序列可转换成ARIMA(p,d,q)模型，表达式为：
Φ()(1-L)dxt＝δ+Θ(L)εt
Figure BDA0004006624760000083
Figure BDA0004006624760000084
其中，L是后移算子，Lxt＝xt-1；
上式即为非广义平稳序列的ARMA(p,d,q)模型。采用基于ARIMA模型算法可以抑制卫星导航系统中的随机噪声。
2、欺骗干扰检测
首先需要获得在不存在欺骗时授时信号与基准信号时间差移动方差的概率密度函数，来找到虚警概率和检测门限的关系。
仪器采集的数据并不是完全稳定的，会随着噪声上下波动，且存在正负的变化，采用移动均值处理可以一定程度上平滑这种类似噪声的波动，但是如果使用均值来进行检测同时也会降低时间差的幅度，不可避免的使受到欺骗时时间差浮动在正常范围内的时间延长，影响检测性能。方差可以反映数据波动性的大小，因此可以用移动方差很好的反映某一段时间内数据的波动情况，当欺骗发生时，数据会发生突变，方差剧增。因此考虑对该数据进行移动方差和移动均值门限检测，可以有效检验欺骗的发生。
2.1移动平均值检测：
设RDSS与RNSS授时信号之差降噪后的数据为x,数据总长度为n，正常数据的均值为μR，以w个数据为一个数据宽度，那么n时刻的移动平均值可以表示为：
Figure BDA0004006624760000091
设定检测门限Tma，如果MA(n)超过设定门限，则认为存在欺骗信号。
设RDSS双向授时接收机相对标准时钟钟差数据的时间差为δRDSS(n)，RNSS授时接收机相对标准时钟钟差数据的时间差为δRNSS(n)，那么用δ(n)表示RNSS和RDSS两种方法测量的通道时间差，那么在真实信号场景中，由于钟差变化稳定，通道差也可以认为稳定，δ(n)可以近似认为服从高斯分布，
Figure BDA0004006624760000092
移动均值可以认为同样服从这样一个高斯分布。
Figure BDA0004006624760000093
那么δ(n)在x处的概率密度函数为：
Figure BDA0004006624760000094
那么δ(n)在x处的累积分布函数可以表示为：
Figure BDA0004006624760000101
移动均值检测模型存在上下门限T1和T2，这两个门限满足ΔT＝T1-μR＝μR-T2，当移动均值大于上门限或少于下门限时报警，那么当时间差为x时，虚警概率可以表示为：
Figure BDA0004006624760000102
若设定好虚警概率Pfa，即可通过上式反解出ΔT，那么ΔT+μR和μR-ΔT分别为所需要的检测上下门限T1和T2。
将得到的移动平均值MA与上下门限T1和T2进行比较，如果大于上门限T1或小于下门限T2则认为有欺骗，反之无欺骗存在。
2.2移动方差检测：
设RDSS与RNSS授时信号之差的数据为x,数据总长度为n，以w个数据为一个数据宽度，求移动方差，那么n时刻的移动方差可以表示为：
Figure BDA0004006624760000103
设定检测门限Tm并计算对应的移动方差门限，如果
Figure BDA0004006624760000104
超过设定移动方差门限，则认为存在欺骗信号。
由上述可知，用δ(n)表示为RNSS和RDSS两种方法测量的通道时间差，在真实信号场景中，由于钟差变化稳定，δ(n)可以近似认为服从高斯分布，
Figure BDA0004006624760000105
那么引入一个新的统计量mR，将移动方差的不规则统计分布转化为一个卡方分布模型：
Figure BDA0004006624760000106
其中，η是是宽度为w的时间窗内的移动方差计算值，表示为：
Figure BDA0004006624760000107
其中μR表示RNSS和RDSS两种方法测量的通道时间差δ(n)的均值，可知mR服从卡方分布：
Figure BDA0004006624760000111
其中k是自由度，它的值等于w-1。根据卡方分布的统计特性，mR的均值为k，方差为2k，mR的概率密度函数由下式给出：
Figure BDA0004006624760000112
/>
所以我们得到mR的累积分布函数：
Figure BDA0004006624760000113
其中γ(·)是下不完全Gamma函数，P(s,t)是正则化Gamma函数，因此mR虚警概率为：
Figure BDA0004006624760000114
若设定好虚警概率Pfa，即可通过上式反解出门限Tm。
又有：
Figure BDA0004006624760000115
那么通过上述反解出的门限Tm，即可得到对应的移动方差门限T1。
Figure BDA0004006624760000116
将得到的检测统计量mR与门限Tm进行比较，如果大于门限则认为有欺骗，反之无欺骗存在。
3、实验及分析：
(1)实验平台：
本发明实施例的实验平台搭建框图如图4所示，实验平台主要设备包括RNSS授时设备、RDSS双向授时设备、欺骗干扰源、多通道时间间隔计数器和铷钟。其中RNSS授时设备、RDSS双向授时设备分别实现北斗RNSS授时、RDSS双向授时；欺骗干扰源用于产生针对RNSS授时的欺骗干扰信号，干扰RNSS授时；多通道时间间隔计数器用于测量RNSS、RDSS授时设备输出1PPS授时信号时差；铷钟用于为多通道时间间隔计数器提供外部1PPS参考信号。
1)正常授时过程
RNSS授时设备、RDSS双向授时设备通过天线对天接收卫星导航信号，待设备锁定并正常输出授时结果，将RNSS授时设备、RDSS双向授时设备输出的1PPS信号(时间基准信号，一秒钟一个脉冲)输入多通道时间间隔计数器，同时将标准铷钟的1PPS接入多通道时间间隔计数器，设置时间间隔计数器为时间间隔测量模式。采集各设备的状态和时间信息。
2)欺骗干扰过程
通过欺骗干扰源生成欺骗干扰信号，对RNSS授时设备实施时间拉偏。通过多通道时间间隔计数器采集RNSS授时设备、RDSS双向授时设备输出的1PPS信号，测量得到两台接收机相对标准时钟钟差数据。
(2)实验分析：
设定移动方差宽度为w＝40,每隔8s计算一次检测率。对该数据进行检测，该动态系数门限门限移动方差算法在欺骗开始和欺骗结束的前一段时间检测率可达100％。
如图5至图6所示，显然，移动方差检测算法检测性能较好。分别绘制了当w＝15,20,25,30,35,40时的检测率与预设虚警率的关系图，如图6所示，w＝40时曲线最靠近左上角，性能最好。当宽度w＝40，虚警概率0.1(10％)左右时，检测率能达到90％以上。
如图7所示，三角形曲线表示仅使用RNSS数据进行移动方差动态门限检测的ROC曲线，菱形曲线表示同时使用RNSS和RDSS数据进行检测的ROC曲线，可以看出在相同的虚警率下，使用RDSS和RNSS融合检测率相对仅使用RNSS的提升大概为5％-10％范围内。
需要说明的是，对于以上方法或流程实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
请参见图8，本发明实施例还提供一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，包括：
数据获取模块1，用于获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
欺骗检测模块2，用于计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
进一步地，所述数据获取模块1具体用于：
获取所述RNSS授时信号相对于标准时钟钟差数据的第一通道差数据，并获取所述RDSS授时信号相对于所述标准时钟钟差数据的第二通道差数据；
利用预设的ARMA模型对所述第一通道差数据和所述第二通道差数据进行降噪处理；
基于降噪处理后的第一通道差数据和第二通道差数据确定所述RNSS授时信号与所述RDSS授时信号的时间差数据。
进一步地，所述欺骗检测模块2具体用于：
计算所述时间差数据的移动方差，判断所述移动方差是否大于预设的移动方差门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
进一步地，所述预设的移动方差门限的获取方式包括：
通过预设的检测统计量将所述移动方差的不规则统计分布转化为卡方分布模型；
基于所述卡方分布模型以及所述检测统计量的概率密度函数确定所述检测统计量的累积分布函数；
根据所述累积分布函数确定虚警概率与检测门限关于所述检测统计量的对应关系，并基于所述对应关系以及预设的虚警概率确定当前检测门限；
根据所述当前检测门限以及检测门限与移动方差门限的对应关系进行计算获取得到所述预设的移动方差门限。
进一步地，所述欺骗检测模块2具体用于：
计算所述时间差数据的移动平均值，判断所述时间差数据的移动平均值是否大于预设的移动平均值门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
可以理解的是上述装置项实施例，是与本发明方法项实施例相对应的，本发明实施例提供的一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，可以实现本发明任意一项方法项实施例提供的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为了方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。
终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序存储在所述计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，其特征在于，包括：
获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
2.根据权利要求1所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据，具体包括：
获取所述RNSS授时信号相对于标准时钟钟差数据的第一通道差数据，并获取所述RDSS授时信号相对于所述标准时钟钟差数据的第二通道差数据；
利用预设的ARMA模型对所述第一通道差数据和所述第二通道差数据进行降噪处理；
基于降噪处理后的第一通道差数据和第二通道差数据确定所述RNSS授时信号与所述RDSS授时信号的时间差数据。
3.根据权利要求1所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动方差，判断所述移动方差是否大于预设的移动方差门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
4.根据权利要求3所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述预设的移动方差门限的获取方式包括：
通过预设的检测统计量将所述移动方差的不规则统计分布转化为卡方分布模型；
基于所述卡方分布模型以及所述检测统计量的概率密度函数确定所述检测统计量的累积分布函数；
根据所述累积分布函数确定虚警概率与检测门限关于所述检测统计量的对应关系，并基于所述对应关系以及预设的虚警概率确定当前检测门限；
根据所述当前检测门限以及检测门限与移动方差门限的对应关系进行计算获取得到所述预设的移动方差门限。
5.根据权利要求1所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法，其特征在于，所述计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测，包括：
计算所述时间差数据的移动平均值，判断所述时间差数据的移动平均值是否大于预设的移动平均值门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
6.一种基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取RNSS授时信号与RDSS授时信号的时间差数据；
欺骗检测模块，用于计算所述时间差数据的移动平均值或移动方差，并基于所述时间差数据的移动平均值或移动方差以及预设的检测门限对所述RNSS授时信号进行欺骗信号检测。
7.根据权利要求6所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，其特征在于，所述数据获取模块具体用于：
获取所述RNSS授时信号相对于标准时钟钟差数据的第一通道差数据，并获取所述RDSS授时信号相对于所述标准时钟钟差数据的第二通道差数据；
利用预设的ARMA模型对所述第一通道差数据和所述第二通道差数据进行降噪处理；
基于降噪处理后的第一通道差数据和第二通道差数据确定所述RNSS授时信号与所述RDSS授时信号的时间差数据。
8.根据权利要求7所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测装置，其特征在于，所述欺骗检测模块具体用于：
计算所述时间差数据的移动方差，判断所述移动方差是否大于预设的移动方差门限，若是则确定所述RNSS授时信号存在欺骗信号，否则确定所述RNSS授时信号不存在欺骗信号。
9.一种终端设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的基于RDSS辅助的北斗授时欺骗干扰检测方法。
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