[发明专利]一种用于机场终端区域的GNSS诱骗干扰信号检测方法有效

专利信息
申请号: 202010932955.6 申请日: 2020-09-08
公开(公告)号: CN111880199B 公开(公告)日: 2023-06-30
发明(设计)人: 樊荣;司成可;郭恩豪;万晨智;王俊宇;杨林峰;胡焱 申请(专利权)人: 中国民用航空飞行学院
主分类号: G01S19/21 分类号: G01S19/21;G01S19/37
代理公司: 深圳市徽正知识产权代理有限公司 44405 代理人: 奉烨
地址: 618301 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 机场 终端 区域 gnss 诱骗 干扰 信号 检测 方法
【说明书】:

本发明公开了一种用于机场终端区域的GNSS诱骗干扰信号检测方法,其采取“借力打力”的相对检测技术思路,实现机场终端区域GNSS干扰信号的可靠检测。一种用于机场终端区域的GNSS诱骗干扰信号检测方法,其在机场终端区域构建一套网格化监视系统,对各监测节点输出监测定位数据进行处理,从而判定GNSS是否存在干扰源。

技术领域

本发明属于机场终端区域无线电干扰源监视技术领域,具体是涉及一种用于机场终端区域的GNSS诱骗干扰信号检测方法。

背景技术

全球导航卫星系统(GNSS)可以随时随地提供时间、位置和速度信息,能够实时地完成导航、高精度定位与授时等功能,对基于性能的导航(PBN)与广播式自动相关监视(ADS-B)等民航业务领域已得到广泛应用。然而,无论是民航PBN导航应用,还是ADS-B监视业务,其任务性能都严重依赖GNSS卫星导航信号。由于传输到接收机的GNSS信号具有极低的功率电平(例如,GPS、GLONASS导航信号到达接收机处的功率强度通常低于-135dBm,北斗导航信号到达接收机处的功率强度则更低),所以GNSS信号极易受到地面无线电信号干扰。例如,采取功率仅为1W的干扰机就可使85公里范围内的C/A码接收机无法工作,干扰功率强度每增加6dB,有效干扰距离就增加1倍。近些年来,机场终端区域出现GNSS信号受干扰的事件在国内外时有发生,一直严重影响着航班飞行安全。例如,美国加州蒙特利港口曾因为电视机功放故障干扰了该区域的GPS导航系统正常工作长达37天。韩国中央无线电管理办公室也曾报告发生了多起由GPS干扰器影响到商业航班的GNSS信号干扰事件。新南威尔士大学研究团队在澳大利亚和意大利的研究实验也发现了多起因电视信号而干扰GNSS信号的事件。2018年,以色列特拉年夫本·古里安国际机场民用航班的GPS导航定位信号在一个月内受到多次干扰,使得进出该机场的大部分民用飞机经常接收不到GPS信号。就在2019年年初,美国新泽西州纽瓦克自由国际机场由于受到GPS干扰信号干扰,曾全天停止运作。在国内,2018年乌鲁木齐机场附近出现的GPS干扰信号导致ADS-B系统位置数据跳变,曾一度影响机场正常运行。此外,绵阳机场、双流机场、保山机场、以及某军用机场也相继报道了多起因GNSS信号源受到干扰的导航无线电干扰事件。上述各起GNSS受干扰事件虽最终均得以成功排除,但暴露出的问题十分严峻。现有的GNSS干扰源排查手段十分落后,排查效率低下。因此,面对机场终端区域导航专用频率遭受干扰的实际应用需求,提高机场终端区域的GNSS诱骗干扰源信号的分辨和检测能力,有助于保障机场终端区域导航的安全环境、提高在机场终端区域起飞和降落阶段的飞行安全、提升空中交通管理效率和机场运行效率,具有极大的实用价值。

针对机场终端区域的GNSS信号干扰问题,在工业界,一方面采取抗干扰算法提高导航设备的抗干扰能力。例如,国防科技大学欧钢等人公开了一种用于GNSS接收机的授权信号和公开信号联合抗欺骗方法(专利号:

CN201710820572.8),针对公开服务的导航信号面临较大欺骗干扰的问题和现有的抗欺骗方法只能对特定欺骗干扰产生效果的局限,提出了一种用于GNSS接收机的授权信号和公开信号联合抗欺骗方法,该方法可以有效提高授权接收机中的抗欺骗性能,降低被欺骗的可能性。

另一方面,通过新技术及时监测到GNSS干扰源。较为代表性的工作有McDowell(2007)等人采用多个GNSS天线,通过监测不同天线之间的相位差监测GNSS干扰源的伪随机码,结合数字空域置零技术研制出GPS转发式欺骗排查系统已取得美国专利(专利号:USPatent7250903B1)。针对便携式民用GPS干扰源,Montgomery(2011)等人利用多天线GNSS接收机进行自主干扰源监测试验,并取得实用效果。Nielsen等人针对GNSS固定干扰源,通过采集不同位置处的伪随机码进行逐次配对等相关处理,实现GNSS干扰源的监测。Psiaki(2014)等人采用快速震荡GNSS接收机天线并提取天线震荡时的信号相位特征,实现干扰源监测。在国内,北京航空航天大学郎荣玲(2018)等人从信号驱动的角度对GNSS干扰源监测进行了深入研究,采用机器学习技术提出了稳健的GNSS干扰源监测方法。对于GPSL1波段的C/A信号和高斯类型的干扰信号取得很好的监测效果。

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