CN117647826B - 基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法，涉及定位干扰检测技术领域，包括前置干扰判断模块、基于芯片的干扰源性质分析模块和中心服务器，所述前置干扰判断模块包括多个定位信号接收器和基于芯片的多个信号分析模块，多个定位信号接收器和多个信号分析模块分别布设在导航信号覆盖区域，所述定位信号接收器用于接收导航信号覆盖区域的定位信号，并传输给信号分析模块，信号分析模块按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算。本发明可以实现区域范围内导航信号的全覆盖实时检测，并自动化地对干扰源性质作出判断，工作人员能及时对干扰源进行探测并处置，减轻欺骗干扰源对导航信号进行干扰导致的威胁。
Description
技术领域
本发明涉及定位干扰检测技术领域，尤其是涉及基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法。
背景技术
导航欺骗干扰信号检测是确保卫星导航系统准确性和安全性的关键技术。在分析导航欺骗干扰信号检测技术之前，我们先了解一些基本概念。
卫星导航欺骗干扰是指通过伪造卫星信号或修改真实卫星信号，误导接收机进行错误定位和导航。这种干扰可能是无意的干扰源导致的，也有可能是恶意人为的欺骗信号干扰，这种干扰源会对交通运输等领域的导航系统造成严重威胁，因此，检测和防御导航欺骗干扰成为近年来研究的热点。
目前，导航欺骗干扰信号检测技术主要包括以下几种：
1. 基于接收机端的检测技术：这类技术主要针对接收机内部的信号处理过程进行干扰检测。例如，采用共视卫星伪距和双天线基线的方法，可以检测出双天线接收机中的欺骗信号。此外，利用惯性导航系统和全球导航卫星系统（GNSS）测姿解算，也可以实现导航欺骗信号的检测。
2. 基于功率可行域的评估方法：这类方法通过建立欺骗对抗场景和效果的评估模型，从功率空间和欺骗有效概率两个方面，对不同反欺骗策略的性能进行量化评估。
这些现有的导航欺骗干扰信号检测技术一般只能基于接收机端进行判断，不能对设定区域范围内的导航欺骗干扰信号进行覆盖式的检测，不能满足导航欺骗干扰信号检测需求。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法。采用如下的技术方案：
基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，包括前置干扰判断模块、基于芯片的干扰源性质分析模块和中心服务器，所述前置干扰判断模块包括多个定位信号接收器和基于芯片的多个信号分析模块，多个定位信号接收器和多个信号分析模块分别布设在导航信号覆盖区域，所述定位信号接收器用于接收导航信号覆盖区域的定位信号，并传输给信号分析模块，信号分析模块按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算，根据平滑度计算结果对是否存在干扰信号进行判断，并将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，并将区域异常数据包通过无线通信网络传输给干扰源性质分析模块，所述干扰源性质分析模块基于区域异常数据包分析干扰源性质，干扰源性质分为主动欺骗干扰源和环境突发干扰源，干扰源性质分析模块与中心服务器通信连接，传输干扰源性质分析结果，中心服务器显示分析结果，并报警。
通过采用上述技术方案，采用多个定位信号接收器均布在导航信号覆盖区域来对区域范围的导航信号进行实时的连续性检测，定位信号接收器可以是能接收导航信号的GPS接收机，先通过与定位信号接收器配套电费信号分析模块进行数据预处理，数据预处理是指按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算，若平滑度计算结果不能满足设定阈值，那么任务接收导航信号变化不够平滑，意味着很可能出现了干扰，通过数据预处理能够筛选大量的正常导航数据，减轻干扰源性质分析模块的数据分析量，被判断出现干扰的导航信号，需要将前后左右相邻位置的四个信号分析模块干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包一并打包处理，发送到干扰源性质分析模块进行干扰源性质分析，干扰源性质分析模块可以基于区域异常数据包将干扰源分类为主动欺骗干扰源和环境突发干扰源，并最终通过中心服务器进行显示，并报警，工作人员根据显示结果可以及时发现数据对应定位信号接收器的位置，以及异常的数据分析结果，及时到达现场采用专业的干扰源探测设备进行定位并解除干扰源。
可以实现区域范围内导航信号的全覆盖实时检测，能及时发现干扰源，并自动化地对干扰源性质作出判断，工作人员能及时对干扰源进行探测并处置，减轻欺骗干扰源对导航信号进行干扰导致的威胁。
可选的，同一位置的定位信号接收器和信号分析模块一体设置；
除最外围的定位信号接收器，任意定位信号接收器与相邻其它四个定位信号接收器的距离均为一公里。
通过采用上述技术方案，可以实现分析结果数据同步标记定位信号接收器的位置数据，相邻四个定位信号接收器分别距离为一公里可以为后续干扰源判断提供矩阵式的定位数据，大幅提升干扰源性质判断的准确性。
可选的，信号分析模块包括第一存储器、第一数据分析芯片和第一无线通信模块，所述第一存储器的与定位信号接收器的数据输出端通信连接，所述第一数据分析芯片与第一存储器通信连接，读取定位信号接收器的监测的定位信号数据，并基于时间顺序进行信号平滑度计算，并将结果存储在第一存储器，所述第一无线通信模块的数据输入端与第一存储器数据输出端通信连接，用于将第一存储器的数据无线发送给干扰源性质分析模块。
可选的，干扰源性质分析模块包括第二存储器、第二数据分析芯片和第二无线通信模块，所述第二无线通信模块分别与多个信号分析模块的第一无线通信模块无线自组网，分别接收多个信号分析模块的区域异常数据包并存储在第二存储器，所述第二数据分析芯片与第二存储器通信连接，读取区域异常数据包，并分析干扰源性质，第二数据分析芯片与中心服务器通信连接。
通过采用上述技术方案，信号分析模块和干扰源性质分析模块的主要计算部分均采用一个数据分析芯片实现，数据分析芯片指的是具有算力的智能数据分析芯片，第一数据分析芯片的主要功能是伴随同位置的定位信号接收器进行实时定位数据分析，数据较为单一，算力要求不大，但是需要持续稳定工作；
干扰源性质分析模块的第二数据分析芯片主要是对出现异常的区域异常数据包进行分析，数据较为繁杂，算力要求相对大些。
可选的，中心服务器包括中心计算机、显示屏和报警器，所述中心计算机与第二数据分析芯片通信连接，所述显示屏与中心计算机通信连接，所述中心计算机控制报警器的执行动作。
通过采用上述技术方案，中心服务器是对区域范围内的导航信号进行检测的中枢，当出现导航干扰信号，特别是主动欺骗干扰源的，应当通过报警器提醒工作人员及时进行处置，以免影响整个区域导航信号的稳定性。
可选的，第二无线通信模块和多个信号分析模块的第一无线通信模块采用LoRa无线通信技术组网。
通过采用上述技术方案，LoRa无线通信技术组网可以实现公里级别的无线稳定传输，避免布线，增强整个检测系统布置的灵活性。
基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测方法，采用基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统对区域范围内的导航定位信号干扰进行检测，包括以下步骤：
步骤1，多个定位信号接收器持续接收物理位置最近的卫星定位基站的导航定位数据，传输给第一存储器，第一存储器对导航定位数据解析为（X、Y、T），X代表定位经度数据，Y代表定位纬度数据，T代表定位时间数据，按照时间顺序，在Ta到Tb时间段形成定位数据阵列：
；
依次计算相邻时间下的定位经度数据差值矩阵如下：
；
依次计算相邻时间下的定位纬度数据差值矩阵如下：
；
其中是在Ta时间点的定位经度数据，/>代表是在Ta时间点的定位纬度数据；
步骤2，分别基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>；
步骤3，设置数据平滑度阈值S，当存在或/>，则判断存在干扰信号，将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，通过第一无线通信模块将区域异常数据包无线传输给第二无线通信模块；
步骤4，第二数据分析芯片解析区域异常数据包，通过对五个定位信号平滑度计算数据进行相似度比较，若比较结果小于设定相似度阈值则判断干扰源为环境突发干扰源，反之为主动欺骗干扰源，并生成干扰源性质分析数据包传输给中心计算机。
可选的，步骤2中基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>的方法是：
采用以下公式计算定位经度数据差值矩阵的均值：
；
采用以下公式计算定位纬度数据差值矩阵的均值：
；
其中n是定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据数量；
分别以和/>为基数遍历定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵求差值最大值的绝对值，得到/>和/>分别代表定位经度数据和定位纬度数据的平滑度。
通过采用上述技术方案，对于定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>的计算，采用最大离散数据法，其原理是采用均值/>和/>分别来遍历定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵求差值最大值的绝对值，如定位经度数据第一个差值最大值的绝对值为/>，再计算下个绝对值，若大于上面这个绝对值，那么进行替换，这样就能得到/>，同理可以得到/>，和/>分别代表定位经度数据和定位纬度数据的平滑度。
可选的，还包括步骤5，中心计算机读取干扰源性质分析数据包，将干扰源性质分析数据通过显示屏进行显示。
可选的，当干扰源性质分析数据包解析结果为主动欺骗干扰源时，中心计算机控制报警器执行报警动作。
综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：
本发明能提供基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法，可以实现区域范围内导航信号的全覆盖实时检测，能及时发现干扰源，并自动化地对干扰源性质作出判断，工作人员能及时对干扰源进行探测并处置，减轻欺骗干扰源对导航信号进行干扰导致的威胁。
附图说明
图1是本发明基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统的电器件连接原理示意图；
图2是本发明基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统前置干扰判断模块的电器件连接原理示意图。
附图标记说明：1、前置干扰判断模块；11、定位信号接收器；12、信号分析模块；121、第一存储器；122、第一数据分析芯片；123、第一无线通信模块；2、干扰源性质分析模块；21、第二存储器；22、第二数据分析芯片；23、第二无线通信模块；3、中心服务器；31、中心计算机；32、显示屏；33、报警器。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例公开基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统及方法。
参照图1和图2，实施例1，基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，包括前置干扰判断模块1、基于芯片的干扰源性质分析模块2和中心服务器3，前置干扰判断模块1包括多个定位信号接收器11和基于芯片的多个信号分析模块12，多个定位信号接收器11和多个信号分析模块12分别布设在导航信号覆盖区域，定位信号接收器11用于接收导航信号覆盖区域的定位信号，并传输给信号分析模块12，信号分析模块12按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算，根据平滑度计算结果对是否存在干扰信号进行判断，并将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块12干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，并将区域异常数据包通过无线通信网络传输给干扰源性质分析模块2，干扰源性质分析模块2基于区域异常数据包分析干扰源性质，干扰源性质分为主动欺骗干扰源和环境突发干扰源，干扰源性质分析模块2与中心服务器3通信连接，传输干扰源性质分析结果，中心服务器3显示分析结果，并报警。
采用多个定位信号接收器11均布在导航信号覆盖区域来对区域范围的导航信号进行实时的连续性检测，定位信号接收器11可以是能接收导航信号的GPS接收机，先通过与定位信号接收器11配套电费信号分析模块12进行数据预处理，数据预处理是指按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算，若平滑度计算结果不能满足设定阈值，那么任务接收导航信号变化不够平滑，意味着很可能出现了干扰，通过数据预处理能够筛选大量的正常导航数据，减轻干扰源性质分析模块2的数据分析量，被判断出现干扰的导航信号，需要将前后左右相邻位置的四个信号分析模块12干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包一并打包处理，发送到干扰源性质分析模块2进行干扰源性质分析，干扰源性质分析模块2可以基于区域异常数据包将干扰源分类为主动欺骗干扰源和环境突发干扰源，并最终通过中心服务器3进行显示，并报警，工作人员根据显示结果可以及时发现数据对应定位信号接收器11的位置，以及异常的数据分析结果，及时到达现场采用专业的干扰源探测设备进行定位并解除干扰源。
可以实现区域范围内导航信号的全覆盖实时检测，能及时发现干扰源，并自动化地对干扰源性质作出判断，工作人员能及时对干扰源进行探测并处置，减轻欺骗干扰源对导航信号进行干扰导致的威胁。
实施例2，同一位置的定位信号接收器11和信号分析模块12一体设置；
除最外围的定位信号接收器11，任意定位信号接收器11与相邻其它四个定位信号接收器11的距离均为一公里。
可以实现分析结果数据同步标记定位信号接收器11的位置数据，相邻四个定位信号接收器11分别距离为一公里可以为后续干扰源判断提供矩阵式的定位数据，大幅提升干扰源性质判断的准确性。
实施例3，信号分析模块12包括第一存储器121、第一数据分析芯片122和第一无线通信模块123，第一存储器121的与定位信号接收器11的数据输出端通信连接，第一数据分析芯片122与第一存储器121通信连接，读取定位信号接收器11的监测的定位信号数据，并基于时间顺序进行信号平滑度计算，并将结果存储在第一存储器121，第一无线通信模块123的数据输入端与第一存储器121数据输出端通信连接，用于将第一存储器121的数据无线发送给干扰源性质分析模块2。
实施例4，干扰源性质分析模块2包括第二存储器21、第二数据分析芯片22和第二无线通信模块23，第二无线通信模块23分别与多个信号分析模块12的第一无线通信模块123无线自组网，分别接收多个信号分析模块12的区域异常数据包并存储在第二存储器21，第二数据分析芯片22与第二存储器21通信连接，读取区域异常数据包，并分析干扰源性质，第二数据分析芯片22与中心服务器3通信连接。
信号分析模块12和干扰源性质分析模块2的主要计算部分均采用一个数据分析芯片实现，数据分析芯片指的是具有算力的智能数据分析芯片，第一数据分析芯片122的主要功能是伴随同位置的定位信号接收器11进行实时定位数据分析，数据较为单一，算力要求不大，但是需要持续稳定工作；
干扰源性质分析模块2的第二数据分析芯片22主要是对出现异常的区域异常数据包进行分析，数据较为繁杂，算力要求相对大些。
实施例5，中心服务器3包括中心计算机31、显示屏32和报警器33，中心计算机31与第二数据分析芯片22通信连接，显示屏32与中心计算机31通信连接，中心计算机31控制报警器33的执行动作。
中心服务器3是对区域范围内的导航信号进行检测的中枢，当出现导航干扰信号，特别是主动欺骗干扰源的，应当通过报警器33提醒工作人员及时进行处置，以免影响整个区域导航信号的稳定性。
实施例6，第二无线通信模块23和多个信号分析模块12的第一无线通信模块123采用LoRa无线通信技术组网。
LoRa无线通信技术组网可以实现公里级别的无线稳定传输，避免布线，增强整个检测系统布置的灵活性。
实施例7，基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测方法，采用基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统对区域范围内的导航定位信号干扰进行检测，包括以下步骤：
步骤1，多个定位信号接收器11持续接收物理位置最近的卫星定位基站的导航定位数据，传输给第一存储器121，第一存储器121对导航定位数据解析为（X、Y、T），X代表定位经度数据，Y代表定位纬度数据，T代表定位时间数据，按照时间顺序，在Ta到Tb时间段形成定位数据阵列：
；
依次计算相邻时间下的定位经度数据差值矩阵如下：
；
依次计算相邻时间下的定位纬度数据差值矩阵如下：
；
其中是在Ta时间点的定位经度数据，/>代表是在Ta时间点的定位纬度数据；
步骤2，分别基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>；
步骤3，设置数据平滑度阈值S，当存在或/>，则判断存在干扰信号，将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块12干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，通过第一无线通信模块123将区域异常数据包无线传输给第二无线通信模块23；
其中、前后左右相邻位置的四个信号分析模块12的数据源是基于中心定位信号接收器11接收的同一卫星定位基站的导航定位数据产生的，这样能通过五个信号分析模块12的数据源来形成区域异常数据包，便于后续第二数据分析芯片22进行干扰源性质分析；
例如可以设置数据平滑度阈值S=0.02%，若出现或/>则认为出现了干扰信号；
步骤4，第二数据分析芯片22解析区域异常数据包，通过对五个定位信号平滑度计算数据进行相似度比较，若比较结果小于设定相似度阈值则判断干扰源为环境突发干扰源，反之为主动欺骗干扰源，并生成干扰源性质分析数据包传输给中心计算机31。
具体步骤4在判断时，可以分别对五个定位信号平滑度分别计算得到五个定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>，比较五个数据组的差值，若任意两个差异值不超过1%，可以判断干扰源为环境突发干扰源，反之为主动欺骗干扰源。
实施例8，步骤2中基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>的方法是：
采用以下公式计算定位经度数据差值矩阵的均值：
；
采用以下公式计算定位纬度数据差值矩阵的均值：
；
其中n是定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据数量；
分别以和/>为基数遍历定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵求差值最大值的绝对值，得到/>和/>分别代表定位经度数据和定位纬度数据的平滑度。
对于定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度和/>的计算，采用最大离散数据法，其原理是采用均值/>和/>分别来遍历定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵求差值最大值的绝对值，如定位经度数据第一个差值最大值的绝对值为/>，再计算下个绝对值，若大于上面这个绝对值，那么进行替换，这样就能得到/>，同理可以得到/>，/>和/>分别代表定位经度数据和定位纬度数据的平滑度。
实施例9，还包括步骤5，中心计算机31读取干扰源性质分析数据包，将干扰源性质分析数据通过显示屏32进行显示。
实施例10，当干扰源性质分析数据包解析结果为主动欺骗干扰源时，中心计算机31控制报警器33执行报警动作。
以上均为本发明的较佳实施例，并非以此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，其特征在于：包括前置干扰判断模块(1)、基于芯片的干扰源性质分析模块(2)和中心服务器(3)，所述前置干扰判断模块(1)包括多个定位信号接收器(11)和基于芯片的多个信号分析模块(12)，多个定位信号接收器(11)和多个信号分析模块(12)分别布设在导航信号覆盖区域，所述定位信号接收器(11)用于接收导航信号覆盖区域的定位信号，并传输给信号分析模块(12)，信号分析模块(12)按照接收定位信号数据帧的时间顺序进行信号平滑度计算，根据平滑度计算结果对是否存在干扰信号进行判断，并将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块(12)干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，并将区域异常数据包通过无线通信网络传输给干扰源性质分析模块(2)，所述干扰源性质分析模块(2)基于区域异常数据包分析干扰源性质，干扰源性质分为主动欺骗干扰源和环境突发干扰源，干扰源性质分析模块(2)与中心服务器(3)通信连接，传输干扰源性质分析结果，中心服务器(3)显示分析结果，并报警；
信号分析模块(12)包括第一存储器(121)、第一数据分析芯片(122)和第一无线通信模块(123)，所述第一存储器(121)的与定位信号接收器(11)的数据输出端通信连接，所述第一数据分析芯片(122)与第一存储器(121)通信连接，读取定位信号接收器(11)的监测的定位信号数据，并基于时间顺序进行信号平滑度计算，并将结果存储在第一存储器(121)，所述第一无线通信模块(123)的数据输入端与第一存储器(121)数据输出端通信连接，用于将第一存储器(121)的数据无线发送给干扰源性质分析模块(2)；
干扰源性质分析模块(2)包括第二存储器(21)、第二数据分析芯片(22)和第二无线通信模块(23)，所述第二无线通信模块(23)分别与多个信号分析模块(12)的第一无线通信模块(123)无线自组网，分别接收多个信号分析模块(12)的区域异常数据包并存储在第二存储器(21)，所述第二数据分析芯片(22)与第二存储器(21)通信连接，读取区域异常数据包，并分析干扰源性质，第二数据分析芯片(22)与中心服务器(3)通信连接；
中心服务器(3)包括中心计算机(31)、显示屏(32)和报警器(33)，所述中心计算机(31)与第二数据分析芯片(22)通信连接，所述显示屏(32)与中心计算机(31)通信连接，所述中心计算机(31)控制报警器(33)的执行动作；
采用基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统对区域范围内的导航定位信号干扰进行检测，包括以下步骤：
步骤1，多个定位信号接收器(11)持续接收物理位置最近的卫星定位基站的导航定位数据，传输给第一存储器(121)，第一存储器(121)对导航定位数据解析为(X、Y、T)，X代表定位经度数据，Y代表定位纬度数据，T代表定位时间数据，按照时间顺序，在Ta到Tb时间段形成定位数据阵列：
Xa，Ya，Ta
Xa+1，Ya+1，Ta+1
……
Xb，Yb，Tb；
依次计算相邻时间下的定位经度数据差值矩阵如下：
|Xa+1-Xa|
|Xa+2-Xa+1|
……
|Xb-Xb-1|；
依次计算相邻时间下的定位纬度数据差值矩阵如下：
|Ya+1-Ya|
|Ya+2-Ya+1|
……
|Yb-Yb-1|；
其中Xa是在Ta时间点的定位经度数据，Ya代表是在Ta时间点的定位纬度数据；
步骤2，分别基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度SX和SY；
步骤3，设置数据平滑度阈值S，当存在SX＞S或SY＞S，则判断存在干扰信号，将判定为干扰定位信号的数据包、定位信号平滑度计算数据包、前后左右相邻位置的四个信号分析模块(12)干扰定位信号包和四个定位信号平滑度计算数据包打包形成区域异常数据包，通过第一无线通信模块(123)将区域异常数据包无线传输给第二无线通信模块(23)；
步骤4，第二数据分析芯片(22)解析区域异常数据包，通过对五个定位信号平滑度计算数据进行相似度比较，若比较结果小于设定相似度阈值则判断干扰源为环境突发干扰源，反之为主动欺骗干扰源，并生成干扰源性质分析数据包传输给中心计算机(31)；
步骤2中基于最大离散数据法计算定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据平滑度SX和SY的方法是：
采用以下公式计算定位经度数据差值矩阵的均值：
采用以下公式计算定位纬度数据差值矩阵的均值：
其中n是定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵的数据数量；
分别以AVGX和AVGY为基数遍历定位经度数据差值矩阵和定位纬度数据差值矩阵求差值最大值的绝对值，得到SmmaxX和SmmaxY分别代表定位经度数据和定位纬度数据的平滑度。
2.根据权利要求1所述的基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，其特征在于：同一位置的定位信号接收器(11)和信号分析模块(12)一体设置；
除最外围的定位信号接收器(11)，任意定位信号接收器(11)与相邻其它四个定位信号接收器(11)的距离均为一公里。
3.根据权利要求1所述的基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，其特征在于：第二无线通信模块(23)和多个信号分析模块(12)的第一无线通信模块(123)采用LoRa无线通信技术组网。
4.根据权利要求1所述的基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，其特征在于：还包括步骤5，中心计算机(31)读取干扰源性质分析数据包，将干扰源性质分析数据通过显示屏(32)进行显示。
5.根据权利要求1所述的基于干扰源定位的导航欺骗干扰信号的检测系统，其特征在于：当干扰源性质分析数据包解析结果为主动欺骗干扰源时，中心计算机(31)控制报警器(33)执行报警动作。
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Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005301480A (ja) * | 2004-04-08 | 2005-10-27 | Murakami Corp | 回転灯及び位置検出システム |
| CN102216941A (zh) * | 2008-08-19 | 2011-10-12 | 数字标记公司 | 用于内容处理的方法和系统 |
| CN103455798A (zh) * | 2013-09-08 | 2013-12-18 | 西安电子科技大学 | 基于最大几何流向直方图的人体检测方法 |
| CN104020445A (zh) * | 2014-06-10 | 2014-09-03 | 西安电子科技大学 | 基于频率标签法的室内激光定位系统 |
| CN105652154A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-06-08 | 成都国铁电气设备有限公司 | 接触网运行状态安全监测分析系统 |
| CN107218988A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-09-29 | 中山天业智能装备科技有限公司 | 一种快速高精度的称重仪及其检测方法 |
| CN107884791A (zh) * | 2016-09-29 | 2018-04-06 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种gnss定位数据的滤波方法 |
| CN109061686A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 太原理工大学 | 基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法 |
| CN109521763A (zh) * | 2017-09-18 | 2019-03-26 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的基于约束平滑样条的路径优化 |
| CN109799516A (zh) * | 2018-12-22 | 2019-05-24 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种用于gnss干扰检测定位的装置 |
| CN111965671A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-20 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种gnss信号质量监测与干扰监测定位系统及方法 |
| CN112212813A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-12 | 重庆优云迪科技有限公司 | 一种可对开槽进行平滑度检测的汽车制动盘加工装置 |
| CN112649733A (zh) * | 2019-10-10 | 2021-04-13 | 西南科技大学 | 一种基于Thevenin模型和平方根无迹卡尔曼的锂电池SOC估算方法 |
| CN112859116A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-28 | 杭州电子科技大学 | 基于主特征盲源分离的单天线gnss欺骗式干扰检测方法 |
| CN113589331A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-11-02 | 长沙北斗产业安全技术研究院有限公司 | 静态导航欺骗干扰源的定位装置、系统及方法 |
| CN113607176A (zh) * | 2021-10-11 | 2021-11-05 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 组合导航系统轨迹输出方法及装置 |
| CN215180901U (zh) * | 2021-05-28 | 2021-12-14 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 基于多源融合定位的手持智能终端及定位系统 |
| CN115390101A (zh) * | 2022-10-31 | 2022-11-25 | 成都星历科技有限公司 | 干扰欺骗信号识别方法、装置、设备、系统及存储介质 |
| CN115494526A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-12-20 | 中山大学 | 一种gnss欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-01-29 CN CN202410119976.4A patent/CN117647826B/zh active Active
Patent Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005301480A (ja) * | 2004-04-08 | 2005-10-27 | Murakami Corp | 回転灯及び位置検出システム |
| CN102216941A (zh) * | 2008-08-19 | 2011-10-12 | 数字标记公司 | 用于内容处理的方法和系统 |
| CN103455798A (zh) * | 2013-09-08 | 2013-12-18 | 西安电子科技大学 | 基于最大几何流向直方图的人体检测方法 |
| CN104020445A (zh) * | 2014-06-10 | 2014-09-03 | 西安电子科技大学 | 基于频率标签法的室内激光定位系统 |
| CN105652154A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-06-08 | 成都国铁电气设备有限公司 | 接触网运行状态安全监测分析系统 |
| CN107884791A (zh) * | 2016-09-29 | 2018-04-06 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种gnss定位数据的滤波方法 |
| CN107218988A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-09-29 | 中山天业智能装备科技有限公司 | 一种快速高精度的称重仪及其检测方法 |
| CN109521763A (zh) * | 2017-09-18 | 2019-03-26 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的基于约束平滑样条的路径优化 |
| CN109061686A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 太原理工大学 | 基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法 |
| CN109799516A (zh) * | 2018-12-22 | 2019-05-24 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种用于gnss干扰检测定位的装置 |
| CN112649733A (zh) * | 2019-10-10 | 2021-04-13 | 西南科技大学 | 一种基于Thevenin模型和平方根无迹卡尔曼的锂电池SOC估算方法 |
| CN111965671A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-20 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种gnss信号质量监测与干扰监测定位系统及方法 |
| CN112212813A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-12 | 重庆优云迪科技有限公司 | 一种可对开槽进行平滑度检测的汽车制动盘加工装置 |
| CN112859116A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-28 | 杭州电子科技大学 | 基于主特征盲源分离的单天线gnss欺骗式干扰检测方法 |
| CN113589331A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-11-02 | 长沙北斗产业安全技术研究院有限公司 | 静态导航欺骗干扰源的定位装置、系统及方法 |
| CN215180901U (zh) * | 2021-05-28 | 2021-12-14 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 基于多源融合定位的手持智能终端及定位系统 |
| CN113607176A (zh) * | 2021-10-11 | 2021-11-05 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 组合导航系统轨迹输出方法及装置 |
| CN115494526A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-12-20 | 中山大学 | 一种gnss欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115390101A (zh) * | 2022-10-31 | 2022-11-25 | 成都星历科技有限公司 | 干扰欺骗信号识别方法、装置、设备、系统及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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