CN117233805B - 一种基于多相关器的gnss诱导欺骗检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，首先利用软件接收机跟踪过程中不同相关器间隔的输出值、、、、、、、进行运算，利用I支路和Q支路的超早期码对传统Ratio度量和Delta度量进行改进，能够更加充分的体现相关函数的形变，加强信号变化幅度，提高检测精度；然后利用多特征的决策树分类模型增强检测效率。
Description
技术领域
本发明属于导航欺骗式干扰检测技术领域，尤其涉及一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法。
背景技术
欺骗干扰是全球卫星导航系统的一大威胁，全球卫星导航系统在现代社会中各个领域都得到了广泛应用，欺骗干扰的隐蔽性较压制式干扰更强，并且易与多径干扰混淆，欺骗干扰的存在使全球卫星导航系统产生了极大地隐患。随着时代发展，欺骗技术愈加成熟，中间欺骗通过改变信号的功率和码相位，诱导接收机脱离锁定的真实跟踪环路，使其逐渐偏离然后跟踪欺骗信号的相关峰。所以，对欺骗干扰进行快速准确的识别是当前的研究重点。
其中，信号质量检测方法利用识别信号相关峰的异常来检测欺骗信号，欺骗干扰不会破坏跟踪环路的完整性，但是欺骗信号会与真实信号相互作用导致信号相关峰发生异变。针对这一特点，当前已有许多基于信号质量检测方法的欺骗干扰检测方法，但是随着欺骗技术的日渐成熟，简单的信号质量检测方法的检测精度不能满足当前所需，逐渐复杂的算法也使检测耗时更久，不能有效实现欺骗干扰检测。简单的使用三个相关器输出的方法难以识别低功率优势的欺骗干扰，检测精度不够高，因此，如何合理应用多相关器输出进行高效、迅速、及时的欺骗干扰检测是当前需要研究的。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，利用I支路和Q支路的超早期码对传统Ratio度量和Delta度量进行改进，使获得的相关函数能够更加完整的体现被欺骗干扰影响的信号相关函数，提高欺骗干扰的检出率。
一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，包括以下步骤：
S1：将接收机捕获的跟踪信号分别进行混频和相关处理，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>；
S2：分别根据同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>获取用于检测欺骗信号的特征，其中，所述特征包括Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的E-Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的Ratio-Q度量的移动平均和移动方差、Delta度量的移动平均和移动方差、改进的E-Delta度量的移动平均和移动方差，且E-Ratio度量和E-Delta度量由超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>计算得到，Ratio-Q度量由即时码/>、超早期码/>、超前码/>、滞后码/>计算得到；
S3：采用由决策树算法构建的欺骗检测模型对步骤S2得到的特征进行预测，判断捕获的跟踪信号是否为欺骗信号。
进一步地，改进的E-Ratio度量的计算方法为：
改进的Ratio-Q度量的计算方法为：
改进的E-Delta度量的计算方法为：
其中，n表示第n时刻。
进一步地，分别将超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片代入如下公式，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码、即时码/>：
其中，，/>表示设定的比例系数，/>表示卫星在第n时刻的电文信息，/>分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的自相关函数，分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片，/>，/>是频率误差，/>表示相干积分时间，/>是载波环输出的载波相位差。
进一步地，一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，应用于TEXBAT数据集场景4。
进一步地，采用标准化和主成分分析法对步骤S2得到的特征进行预处理后，再将预处理后的特征输入欺骗检测模型进行预测。
有益效果：
1、本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，首先利用软件接收机跟踪过程中不同相关器间隔的输出值、/>、/>、/>、/>、/>、、/>进行运算，利用I支路和Q支路的超早期码对传统Ratio度量和Delta度量进行改进，能够更加充分的体现相关函数的形变，加强信号变化幅度，提高检测精度；然后利用多特征的决策树分类模型增强检测效率。
2、本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，利用同相I支路和正交Q支路相关输出，引入多个相关器测量相关峰畸变，通过改变接收机设置获得多相关器输出，且超早期码、超前码、即时码以及滞后码之间的码片间隔也可根据需求调节，无需多余硬件支持，即可对欺骗干扰进行有效的检测。
3、本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，Ratio度量、Delta度量、E-Ratio度量、E-Delta度量和Ratio-Q度量的移动方差和移动平均能够更好地体现I支路和Q支路的数据特征，从而提高检测结构的正确率。
4、本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，应用于TEXBAT数据集场景4，能够有效解决传统检测度量方式难以分辨真实信号与欺骗信号导致的干扰检测精度低的问题。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法的流程图；
图2为本发明提供的E-Delta度量结果示意图；
图3为本发明提供的E-Ratio度量示意图；
图4为本发明提供的Ratio-Q度量结果示意图；
图5为诱导式欺骗干扰模型。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
欺骗干扰技术是指接收机跟踪阶段在真实信号上的跟踪环路转移到欺骗信号上，通过使用比真实信号功率高的欺骗信号叠加到真实信号，使接收机失锁，这个过程中信号相位和功率会有明显变化，所以通过分析相关器的输出是较为有效的欺骗干扰检测方法，其中，经过滤波和下变频处理后得到欺骗信号的表达式为：
其中，为第i颗卫星的欺骗信号；/>为欺骗信号功率；/>表示卫星电文信息；/>表示伪随机码；/>为中心频率；/>欺骗信号多普勒频移；/>是码相位；/>是载波环输出的载波相位差。
然而，本发明的欺骗检测方法主要应用于TEXBAT数据集场景4，简称ds4场景，其中，ds4场景属于低功率优势的欺骗，只比真实信号的功率高0.4dB，跟踪环路受到欺骗后功率增长小于2dB，也即加入欺骗后相关值震荡幅度较小，由相关器输出获取的传统检测度量方式难以分辨真实信号与欺骗信号，干扰检测精度低。
基于此，为了充分展现欺骗过程，本发明使用多相关器的信号质量检测方法和多特征的决策树分类模型来增强检测效率，其中，本发明利用同相支路和正交支路的超早期结果和/>分别对传统的Ratio度量和Delta度量进行改进；根据同相支路的超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超前码/>、滞后码/>、即时码/>计算信号的相关函数；将计算获得的特征值E-Ratio、Ratio-Q、E-Delta的移动方差和移动均值作为判断欺骗干扰是否存在的依据，然后利用决策树模型进行欺骗信号检测。
具体的，本发明提供一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：将FGI-GSRx Multi-GNSS软件接收机捕获的跟踪信号分别进行混频和相关处理，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>，其中I表示同相支路，Q表示正交支路，具体方法为：
分别将超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片代入如下公式，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码：
其中，，/>表示设定的比例系数，/>表示卫星在第n时刻的电文信息，/>分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的自相关函数，分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片，/>，/>是频率误差，/>表示相干积分时间，/>是载波环输出的载波相位差。
也就是说，本发明通过FGI-GSRx Multi-GNSS软件接收机捕获跟踪信号，利用码环路相关器输出结果，得到同相I支路和正交Q支路的超早期、早期、中期和晚期数据。
S2：分别根据同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>获取用于检测欺骗信号的特征，其中，所述特征包括Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的E-Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的Ratio-Q度量的移动平均和移动方差、Delta度量的移动平均和移动方差、改进的E-Delta度量的移动平均和移动方差，且E-Ratio度量和E-Delta度量由超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>计算得到，Ratio-Q度量由即时码/>、超早期码/>、超前码/>、滞后码/>计算得到；
其中，Ratio度量计算方法和改进后的E-Ratio度量的计算方法：
其中，计算得到的E-Ratio度量如图3所示。
Delta度量的计算方法和改进后的E-Delta度量的计算方法为：
其中，计算得到的E-Delta度量如图2所示。
Ratio-Q度量的计算方法：
其中，计算得到的Ratio-Q度量如图4所示。
由此可见，步骤S2主要是根据接收机跟踪结果获得的I、Q支路不同码片间隔的相关器输出结果进行计算；
需要说明的是，由于真实信号与欺骗信号之间存在载波相位差等，会导致信号功率被分散在Q支路上，传统Ratio度量只利用I支路信息，使用相关器数量少，容易受到系统噪声影响，也不能充分体现相关函数曲线特征，会造成检测精度不高的结果；本发明为使相关函数在欺骗加入后得到更加显著的变化，使检测更加灵敏，在传统度量方法的基础上，通过加入超早期码的值对传统Ratio度量和Delta度量进行改进，并利用I支路和Q支路分别获取一个改进后的Ratio度量，旨在通过加入Q支路信息使获得的相关函数能够更加完整的体现被欺骗干扰影响的信号相关函数。
需要说明的是，本发明将获得的Ratio度量、Delta度量、E-Ratio度量、E-Delta度量和Ratio-Q度量进行移动方差和移动平均计算，再将各种度量的移动方差和移动平均输入欺骗检测模型进行欺骗预测，此举能够更好地体现数据特征，加强检测效果。
S3：采用由决策树算法构建的欺骗检测模型对步骤S2得到的特征进行预测，判断捕获的跟踪信号是否为欺骗信号。
进一步地，本发明采用标准化和主成分分析法对步骤S2得到的特征进行预处理后，再将预处理后的特征输入欺骗检测模型进行预测；需要说明的是，在保证检测结果不会受到很大影响的前提条件下，本发明使用决策树模型可以使欺骗预测的运行时间更短；基于此，本发明可以使用交叉验证的验证方法建立决策树分类模型，对欺骗数据集进行干扰检测。
具体的，获取由传统Ratio度量和传统Delta度量构成的组合一，由改进的E-Ratio度量、改进的E-Delta度量以及改进的Ratio-Q度量构成的组合二，由传统Ratio度量、传统Delta度量、改进的E-Ratio度量、改进的E-Delta度量以及改进的Ratio-Q度量构成的组合三，由传统Ratio度量的移动方差和移动平均、传统Delta度量的移动方差和移动平均、改进的E-Ratio度量的移动方差和移动平均、改进的E-Delta度量的移动方差和移动平均以及改进的Ratio-Q度量的移动方差和移动平均构成的组合四；对四个组合的特征均采用由决策树算法构建的欺骗检测模型进行欺骗预测，对比检测结果；最后同时对全部特征值进行检测，整理实验数据，对比检测结果。
对比结果表明，改进后的度量检测效果优于传统度量方法，各度量方法的移动平均和移动方差值检测效果更好，检测效果最好的是利用所有特征进行检测的方法。
本发明实现欺骗检测的原理如下：
图5为加入欺骗干扰后的跟踪环路失锁过程中的相关函数与没有受到欺骗的相关函数对比图，当欺骗干扰进入时接收机跟踪环路相关函数会逐渐向欺骗信号偏离，通过图5可以观察到，当码相位为-0.4时，相关值已经提高，此时和/>的值会出现波动，相关函数有明显变化；因此，本发明通过使用/>和/>的值对传统Ratio度量和Delta度量进行改进，使欺骗干扰加入后的相关函数变化波动更加明显，更能体现出相关函数的变化特点，有效提高欺骗干扰的检测精确度和灵敏度。
由此可见，本发明公开了一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，通过使用FGI-GSRx Multi-GNSS软件接收机对数据集TEXBAT场景4进行处理，得到跟踪环路中的多个相关器输出，间隔为0.2码片，利用超早期输出和/>对传统度量进行改进，引入超早期输出使相关函数的波动更加明显，并且结合I、Q两路信号特征，使检测更加灵敏。通过利用改进的度量作为特征输入决策树分类模型中，可以提高检测运行时间，增强检测效率。也就是说，本发明通过软件接收机处理得到信号同相支路I和正交支路Q的不同码相位输出，然后同时应用I/Q支路的输出来补充Ratio度量的Q支路信息，在传统信号质量检测度量Ratio度量和Delta度量的基础上使用比超前码的码相位小0.2码片的超早期码相位进行改进，采用多相关器的方法以便更详细的体现相关函数的特性，获得更加高效、高精度的检测结果。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当然可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将接收机捕获的跟踪信号分别进行混频和相关处理，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>；
S2：分别根据同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>获取用于检测欺骗信号的特征，其中，所述特征包括Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的E-Ratio度量的移动平均和移动方差、改进的Ratio-Q度量的移动平均和移动方差、Delta度量的移动平均和移动方差、改进的E-Delta度量的移动平均和移动方差，且E-Ratio度量和E-Delta度量由超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码/>计算得到，Ratio-Q度量由即时码/>、超早期码/>、超前码/>、滞后码/>计算得到；
S3：采用由决策树算法构建的欺骗检测模型对步骤S2得到的特征进行预测，判断捕获的跟踪信号是否为欺骗信号；
改进的E-Ratio度量的计算方法为：
改进的Ratio-Q度量的计算方法为：
改进的E-Delta度量的计算方法为：
其中，n表示第n时刻。
2.如权利要求1所述的一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，其特征在于，分别将超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片代入如下公式，对应得到跟踪信号中同相支路的超早期码、超前码/>、滞后码/>、即时码/>以及正交支路的超早期码/>、超前码/>、滞后码/>、即时码：
其中，，/>表示设定的比例系数，/>表示卫星在第n时刻的电文信息，/>分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的自相关函数，分别表示超早期码相关器、超前码相关器、滞后码相关器、即时码相关器对应的延时码片，/>，/>是频率误差，/>表示相干积分时间，/>是载波环输出的载波相位差。
3.如权利要求1~2任一权利要求所述的一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，其特征在于，应用于TEXBAT数据集场景。
4.如权利要求1~2任一权利要求所述的一种基于多相关器的GNSS诱导欺骗检测方法，其特征在于，采用标准化和主成分分析法对步骤S2得到的特征进行预处理后，再将预处理后的特征输入欺骗检测模型进行预测。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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