[发明专利]一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤2.1，在二维搜索矩阵A上截取相关峰A_peak1周围区域内的数据获得检测矩阵A_s；二维搜索矩阵A为GNSS接收机在信号捕获阶段产生的以多普勒频移和伪码相位为轴的二维搜索矩阵；周围区域的范围为多普勒频移轴上±2kHz、伪码相位轴上±2码片；检测矩阵A_s的大小为m_s×n_s，其中，m_s＝4/Δf_D+1，n_s＝4/ΔT_C+1，m_s表示截取后多普勒频移轴上矩阵的长度，Δf_D为多普勒频移搜索步长，n_s表示截取后伪码相位轴上矩阵的长度，ΔT_C为伪码相位搜索步长；

步骤2.2，将步骤2.1获得的检测矩阵A_s进行预处理；预处理包括将检测矩阵A_s中低于门限值λ_P的值置零；

步骤2.3，将步骤2.2预处理后的检测矩阵A_s输入待训练的卷积神经网络模型进行参数训练更新，获得用于检测GNSS欺骗干扰的卷积神经网络模型；

步骤2.4，通过步骤2.3获得用于检测GNSS欺骗干扰的卷积神经网络模型检测待检测GNSS信号生成的检测矩阵A_s，获得检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，步骤2.2中门限值λ_P的取值为：λ_P＝2A_mean；式中，A_mean为二维搜索矩阵A的均值。

3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，还包括：

步骤1，遍历二维搜索矩阵A，检测大于捕获门限的相关峰数量N_peak；如果N_peak≥2，认为信号中有2个或以上相关峰，获得存在欺骗干扰信号的检测结果；如果N_peak＝1，跳转至步骤2.1；二维搜索矩阵A为GNSS接收机在信号捕获阶段产生的以多普勒频移和伪码相位为轴的二维矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法，其特征在于，步骤1中以A_peak/A_mean＞λ_acq为捕获条件，A_peak为二维搜索矩阵A的峰值，A_mean为二维搜索矩阵A的均值，λ_acq为捕获门限，具体包括以下步骤：

步骤1.1，计算二维搜索矩阵A的均值A_mean，计算公式为N_A为二维搜索矩阵A中元素的个数，A_ij为二维搜索矩阵A中的第i行第j列个元素；

步骤1.2，遍历二维搜索矩阵A，获得相关峰A_peak1，若A_peak1/A_mean＞λ_acq，则存在相关峰数量N_peak＝1，跳转至步骤1.3；若N_peak＝0，认为接收信号中不存在当前伪随机码的信号，结束检测；

步骤1.3，对二维搜索矩阵A进行数据处理：将A_peak1所在位置多普勒频移轴上±1kHz、伪码相位轴上±1码片区域内的数据置零；搜索数据置零后得到的二维矩阵A′，获得第二相关峰A′_peak；若A′_peak/A_mean＞λ_acq，则N_peak＝2，认为接收信号中有2个相关峰，获得存在欺骗干扰信号的检测结果；否则N_peak＝1，跳转至步骤2.1。