CN117607915A - 导航诱骗信号干扰信号识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信号识别技术领域，尤其为导航诱骗信号干扰信号识别系统，包括：数据采集模块：用于通过接收端接收定位导航数据；数据处理模块：用于对接收到的定位导航数据进行预处理；数据检测模块：用于对预处理后定位导航数据进行异常分析；反向定位模块：用于对数据检测模块判定为异常的定位导航源进行反向定位，本发明将接收器接收到的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行数据清洗，再通过联合信干噪比和多峰检测方法对处理后的数据进行检测比对，信干噪比越大信号越具有可靠性，对信干噪比较小的信号将通过卡尔曼滤波模型对诱骗干扰信号源进行识别、定位并报警。
Description
技术领域
本发明涉及信号识别技术领域，尤其是一种导航诱骗信号干扰信号识别系统。
背景技术
卫星导航系统作为高科技、高复杂、高成本、高效益的国之重器，卫星导航系统已成为国家科技实力和经济实力的象征之一，在社会经济运行中扮演着越来越重要的角色，产生了十分可观的经济效益，在国防建设、武器装备中发挥着不可或缺的作用，促使世界大国均建设独立自主的卫星导航系统，并持续投入技术创新，以保持其系统的先进性和应用的规模化，卫星导航系统已广泛应用于交通、通信、电力、金融、航空等领域，目前，市面上绝大多数卫星导航接收设备尚未考虑诱骗干扰问题，这就使的当前设备存在很大安全隐患，诱骗干扰通过播发虚假导航信号，轻则使用户无法导航定位，重则可使用户输出干扰方希望的导航定位结果，严重威胁着导航系统的安全应用，鉴于以上问题，本发明提出导航诱骗信号干扰信号识别系统以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是通过提出导航诱骗信号干扰信号识别系统，以解决上述背景技术中提出的使用户无法导航定位、使用户输出干扰方希望的导航定位结果，严重威胁着导航系统的安全应用的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：
提供导航诱骗信号干扰信号识别系统，包括：
数据采集模块：用于通过接收端接收定位导航数据；
数据处理模块：用于对接收到的定位导航数据进行预处理；
数据检测模块：用于对预处理后定位导航数据进行异常分析；
反向定位模块：用于对数据检测模块（3）判定为异常的定位导航源进行反向定位。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据采集模块通过位于地面的接收机检测导航卫星发送的定位导航信号。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据处理模块对接收机接收到的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行数据清洗和异常值修正处理。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据检测模块对预处理后获得的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行检测分析，通过联合信干噪比和多峰检测方法进行检测，将峰值超过给定阈值的信号源判定为诱骗干扰信号并通过反向定位模块对异常的诱骗干扰信号源进行反向定位。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据检测模块对定位导航信号基于如下的处理算法进行处理：
通过接收机接收到的定位导航信号与干扰和噪声之和的比进行定位导航信号可靠性判断:
；
其中，SINR表示信干噪比，单位是dB，表示信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据检测模块对接收机接收到的定位导航信号进行如下处理：
通过获取的定位导航信号，设存在诱骗干扰信号时，且假设本地产生信号与真实信号的多普勒频率和码相位严格对齐,则捕获阶段的输出信号为：
；
其中，表示期望信号，/>表示其他真实卫星造成的干扰，/>表示诱骗干扰信号造成的干扰，/>表示高斯噪声，其中，
；
和/>是第i号卫星的接收功率和扩频码,N是采样点数目，/>和分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值，η(K)是方差/>为的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差，Pi和ci是第i号卫星的接收功率和扩频码，N是采样点数目和/>分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值，η(K)是方差为/>的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差。
作为本发明的一种优选技术方案：所述定位导航信号基于数据检测模块进行可靠性判断后，建立卡尔曼滤波模型，
；
其中，X（k）为系统在时刻k的状态，为对应状态的测量值。W（k）为输入的白噪声，V（k）为观测噪声，W（k）、V（k）是均值为零，方差阵各为Q和R的不相关白噪声，A为状态转移矩阵，H为观测矩阵。
作为本发明的一种优选技术方案：所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立接收机时钟模型，该模型可用如下状态空间微分方程式来描述：
；
其中，表示状态向量，/>表示接收机的钟差，/>表示接收机的频飘，/>表示噪声向量，/>代表钟差噪声，/>表达频飘的噪声。
作为本发明的一种优选技术方案：所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立用户运动模型，由用户位置的三个坐标量(x，y，z)和接收机的两个时钟变量所组成的一个五维状态向量x描述该接收机的运动状态，状态向量为：
；
常系数状态转移矩阵：
；
过程噪声向量的协方差矩阵：
；
其中，A中的子矩阵和Q中的/>分别为上小节中关于接收机时钟和状态转移矩阵与过程噪声协方差矩阵，为6.118A和 6.118D，/>实际上不应该为0。
作为本发明的一种优选技术方案：所述反向定位模块（4）对异常定位导航信号源通过给定实时卫星伪距和卫星坐标，用最小二乘和卡尔曼滤波进行位置估计并联网报警。
本发明提供的导航诱骗信号干扰信号识别系统，与现有技术相比，其有益效果有：
本发明将接收器接收到的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行数据清洗，再通过联合信干噪比和多峰检测方法对处理后的数据进行检测比对，信干噪比越大信号越具有可靠性，对信干噪比较小的信号将通过卡尔曼滤波模型对诱骗干扰信号源进行识别、定位并报警。
附图说明
图1为本发明优选实施例的系统框图。
图中各个标记的意义为：1、数据采集模块；2、数据处理模块；3、数据检测模块；4、反向定位模块。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，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做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。
参照图1，本发明优选实施例提供了导航诱骗信号干扰信号识别系统，包括：
数据采集模块1：用于通过接收端接收定位导航数据；
数据处理模块2：用于对接收到的定位导航数据进行预处理；
数据检测模块3：用于对预处理后定位导航数据进行异常分析；
反向定位模块4：用于对数据检测模块3判定为异常的定位导航源进行反向定位。
所述数据采集模块1通过位于地面的接收机检测导航卫星发送的定位导航信号。
所述数据处理模块2对接收机接收到的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行数据清洗和异常值修正处理，为了防止信号传播的环境和接收器本身的误差等因素，从而导致定位结果可能存在误差，通过数据处理模块2，用于对误差进行纠正，包括大气层延迟、钟差误差、多径效应等。
所述数据检测模块3对预处理后获得的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行检测分析，通过联合信干噪比和多峰检测方法进行检测，将峰值超过给定阈值的信号源判定为诱骗干扰信号并通过反向定位模块4对异常的诱骗干扰信号源进行反向定位。
所述数据检测模块3对定位导航信号基于如下的处理算法进行处理：
通过接收机接收到的定位导航信号与干扰和噪声之和的比进行定位导航信号可靠性判断:
；
其中，SINR表示信干噪比，单位是dB，表示信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率，通过测量信号的到达时间和强度，可以计算出信号源与接收器之间的距离，从而实现精确定位，对信号的持续时间和质量进行检测，可以判断信号是否受到干扰或噪声影响，从而采取相应措施提高定位精度，实时监测信号源的频率、功率、持续时间等信息，可以判断信号源是否正常运行、是否存在诱骗干扰信号，从而及时发现并解决问题。
所述数据检测模块3对接收机接收到的定位导航信号进行如下处理：
获取定位导航信号，设存在诱骗干扰信号时，且假设本地产生信号与真实信号的多普勒频率和码相位严格对齐,则捕获阶段的输出信号为：
；
其中，表示期望信号，/>表示其他真实卫星造成的干扰，/>表示诱骗干扰信号造成的干扰，/>表示高斯噪声，其中，
；
和/>是第i号卫星的接收功率和扩频码,N是采样点数目，/>和分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值，η(K)是方差为/>的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差。在这里,假设本地产生载波初相不一定与目标卫星同步,但其多普勒频率和扩频码延迟与期望信号的参数完全匹配。可以看到，/>是由四部分组成，第一项为有效成分,传统的接收机将后三部分当作噪声。Pi和ci是第i号卫星的接收功率和扩频码，N是采样点数目/>和/>分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值，η(K)是方差为/>的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差。在这里，假设本地产生载波初相不一定与目标卫星同步，但其多普勒频率和扩频码延迟与期望信号的参数完全匹配。可以看到，/>是由四部分组成，第一项为有效成分，传统的接收机将后三部分当作噪声。
所述定位导航信号基于数据检测模块（3）进行可靠性判断后，建立卡尔曼滤波模型，
；
其中，X（k）为系统在时刻k的状态，为对应状态的测量值。W（k）为输入的白噪声，V（k）为观测噪声，W（k）、V（k）是均值为零，方差阵各为Q和R的不相关白噪声。A为状态转移矩阵，H为观测矩阵，利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计，在具体的应用中，卡尔曼滤波模型可以对一组包含噪声的、对物体位置的观察序列进行预测，卡尔曼滤波器可以利用目标的动态信息，去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的最优估计，这个估计可以是对当前目标位置的估计，也可以是对于将来位置的估计，也可以是对过去位置的估计。
所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立接收机时钟模型，该模型可用如下状态空间微分方程式来描述：
；
其中，表示状态向量，/>表示接收机的钟差，/>表示接收机的频飘，/>表示噪声向量，/>代表钟差噪声，/>表达频飘的噪声，接收机的钟差与频飘之间是一个简单的积分关系，所以他们两者经常一起作为卡尔曼滤波的系统状态量，通过建立适当的模型，通过卡尔曼滤波器来预测和估计这些误差，用于提高GPS定位和测速的精度。
所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立用户运动模型，对于静态接收机而言，他的运动速度为0，所以由用户位置的三个坐标量(x，y，z)和接收机的两个时钟变量所组成的一个五维状态向量x描述该接收机的运动状态，所以状态向量为：
；
常系数状态转移矩阵：
；
过程噪声向量的协方差矩阵：
；
其中，A中的子矩阵和Q中的/>分别为上小节中关于接收机时钟和状态转移矩阵与过程噪声协方差矩阵，为6.118A和 6.118D， />实际上不应该为0，通过建立用户运动模型可以收集和记录用户的运动数据，再通过算法对收集到的数据进行深入分析，根据分析结果为用户提供个性化的指导服务，用于为用户提供运动技巧、健康饮食建议等，进一步提升用户的体验效果。
所述反向定位模块4对异常定位导航信号源通过给定实时卫星伪距和卫星坐标，用最小二乘和卡尔曼滤波进行位置估计并联网报警，为了减少诱骗干扰信号对导航的干扰，提高了公共安全系统的安全性。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：包括：
数据采集模块（1）：用于通过接收端接收定位导航数据；
数据处理模块（2）：用于对接收到的定位导航数据进行预处理；
数据检测模块（3）：用于对预处理后定位导航数据进行异常分析；
反向定位模块（4）：用于对数据检测模块（3）判定为异常的定位导航源进行反向定位。
2.根据权利要求1所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述数据采集模块（1）通过位于地面的接收机检测导航卫星发送的定位导航信号。
3.根据权利要求2所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述数据处理模块（2）对接收机接收到的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行数据清洗和异常值修正处理。
4.根据权利要求3所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述数据检测模块（3）对预处理后获得的定位导航信号的频率、功率、持续时间、出现的位置信息进行检测分析，通过联合信干噪比和多峰检测方法进行检测，将峰值超过给定阈值的信号源判定为诱骗干扰信号并通过反向定位模块（4）对异常的诱骗干扰信号源进行反向定位。
5.根据权利要求4所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述数据检测模块（3）对定位导航信号基于如下的处理算法进行处理：
通过接收机接收到的定位导航信号与干扰和噪声之和的比进行定位导航信号可靠性判断:
；
其中，SINR表示信干噪比，单位是dB，表示信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率，/>表示干扰信号的有效功率。
6.根据权利要求5所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述数据检测模块（3）对接收机接收到的定位导航信号进行如下处理：
获取定位导航信号，设存在诱骗干扰信号时，且假设本地产生信号与真实信号的多普勒频率和码相位严格对齐,则捕获阶段的输出信号为：
；
其中，表示期望信号，/>表示其他真实卫星造成的干扰，/>表示诱骗干扰信号造成的干扰，/>表示高斯噪声，其中，
；
和/>是第i号卫星的接收功率和扩频码,N是采样点数目，/>和/>分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值,η(K)是方差为/>的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差，Pi和ci是第i号卫星的接收功率和扩频码，N是采样点数目和/>分别是第K次积分区间内接收到的第i号卫星与本地产生的第l号卫星之间的多普勒频率差值、载波初相差值和码延迟差值，η(K)是方差为/>的复高斯随机过程，其中/>是环境高斯白噪声的方差。
7.根据权利要求6所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述定位导航信号基于数据检测模块（3）进行可靠性判断后，建立卡尔曼滤波模型：
；
其中，X（k）为系统在时刻k的状态，为对应状态的测量值，W（k）为输入的白噪声，V（k）为观测噪声，W（k）、V（k）是均值为零，方差阵各为Q和R的不相关白噪声，A为状态转移矩阵，H为观测矩阵。
8.根据权利要求7所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立接收机时钟模型，该模型可用如下状态空间微分方程式来描述：
；
其中，表示状态向量，/>表示接收机的钟差，/>表示接收机的频飘，/>表示噪声向量，/>代表钟差噪声，/>表达频飘的噪声。
9.根据权利要求8所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述反向定位模块基于卡尔曼滤波建立用户运动模型，由用户位置的三个坐标量(x，y，z)和接收机的两个时钟变量所组成的一个五维状态向量x描述该接收机的运动状态，状态向量为：
；
常系数状态转移矩阵：
；
过程噪声向量的协方差矩阵：
；
其中，A中的子矩阵和Q中的/>分别为上小节中关于接收机时钟和状态转移矩阵与过程噪声协方差矩阵，为6.118A和 6.118D，/>实际上不应该为0。
10.根据权利要求1所述的导航诱骗信号干扰信号识别系统，其特征在于：所述反向定位模块（4）对异常定位导航信号源通过给定实时卫星伪距和卫星坐标，用最小二乘和卡尔曼滤波进行位置估计并联网报警。
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|---|---|
| CN (1) | CN117607915A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118348562A (zh) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 烟台欣飞智能系统有限公司 | 一种导航诱骗信号干扰信号识别标记系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115524724A (zh) * | 2022-11-25 | 2022-12-27 | 长沙北斗产业安全技术研究院股份有限公司 | 一种通用航空可信时空服务方法、系统及介质 |
| CN117250644A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-19 | 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 | 一种面向船舶应用的防干扰方法及系统 |
-
2024
- 2024-01-18 CN CN202410073275.1A patent/CN117607915A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115524724A (zh) * | 2022-11-25 | 2022-12-27 | 长沙北斗产业安全技术研究院股份有限公司 | 一种通用航空可信时空服务方法、系统及介质 |
| CN117250644A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-19 | 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 | 一种面向船舶应用的防干扰方法及系统 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 倪淑燕等: "卫星导航欺骗干扰检测与抑制技术综述", 《电讯技术》, 28 November 2023 (2023-11-28), pages 1 - 11 * |
| 刘瀛等: "基于有源/无源融合的雷达抗欺骗干扰方法研究", 《舰船电子对抗》, vol. 39, no. 6, 25 December 2016 (2016-12-25), pages 19 - 26 * |
| 宋建材等: "基于扩展卡尔曼滤波的时钟模型辅助定位算法", 《计算机工程与科学》, vol. 40, no. 4, 30 April 2018 (2018-04-30), pages 740 - 744 * |
| 左家骏等: "基于单站无源定位的抗自卫式欺骗干扰方法", 《空军预警学院学报》, vol. 28, no. 4, 30 August 2014 (2014-08-30), pages 250 - 253 * |
| 王文益等: "基于捕获结果的GNSS欺骗式干扰检测", 《信号处理》, vol. 37, no. 8, 31 August 2021 (2021-08-31), pages 1460 - 1469 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118348562A (zh) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 烟台欣飞智能系统有限公司 | 一种导航诱骗信号干扰信号识别标记系统 |
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