[发明专利]一种GNSS欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种GNSS欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及GNSS卫星信号技术领域。该方法包括读取GNSS欺骗场景的采集信号，从采集信号中获得不同阶段的原始数据；从不同阶段的原始数据中提取多个特征参数，将多个特征参数制成数据集，将数据集按照一定比例划分成训练数据和测试数据；构建支持向量机模型，利用训练数据对所述支持向量机模型进行训练，得到约束条件下最优的支持向量机模型作为用于欺骗检测的分类器；将所述测试数据输入所述分类器进行欺骗信号检测，得到检测结果。本申请检测过程融合不同阶段的多特征参数的优势，得到更好的检测性能，同时提高了适用性。

技术领域

本申请涉及GNSS卫星信号技术领域，尤其是涉及一种GNSS欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)因容易受到欺骗干扰，限制了其在国防安全和经济建设中的广泛应用，如何快速准确的检测出GNSS欺骗干扰变得尤为重要。近年来，众多学者分析了欺骗信号对卫星导航接收机不同阶段的影响并利用各种信息进行，其中大多数都是采用通过信号功率、信号质量等单参数的检测方法进行检测是否存在欺骗信号的入侵。单参数检测方法是指根据某一参数在欺骗前后的变化来识别是否存在欺骗信号，常用信号质量监测和信号功率监测的方法，主要利用欺骗信号入侵造成相关峰畸变和信号功率异常变化的特点。然而单参数检测方法仅估计欺骗干扰对接收机某一特征的变化，无法应对复杂多变的欺骗干扰场景，场景实用性较差。

发明内容

为此，本申请的实施例提供了一种GNSS欺骗干扰检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决通过单参数检测无法应对复杂多变的欺骗干扰场景的技术问题，具体技术方案内容如下：

第一方面，本申请的实施例提供一种GNSS欺骗干扰检测方法，所述方法包括：

读取GNSS欺骗场景的采集信号，从所述采集信号中获得不同阶段的原始数据；

从所述不同阶段的原始数据中提取多个特征参数，将所述多个特征参数制成数据集，将所述数据集按照一定比例划分成训练数据和测试数据；

设置支持向量机模型，利用所述训练数据对所述支持向量机模型进行训练，得到约束条件下最优的支持向量机模型参数，基于所述支持向量机模型参数构建用于欺骗检测的分类器；

将所述测试数据输入所述分类器进行欺骗信号检测，得到检测结果。

在本申请一较佳的示例中可以进一步设置为，所述从不同阶段的原始数据中提取多个特征参数的步骤包括：

在信号处理阶段，提取复合SQM的移动均值和移动方差作为特征参数；

在观测数据阶段，提取载噪比移动均值、移动方差和伪距多普勒一致性作为特征参数；

在PVT解算阶段，提取伪距定位残差和多普勒测速残差作为特征参数；

在PVT解算结果阶段，提取钟差和钟漂作为特征参数。

在本申请一较佳的示例中可以进一步设置为，所述设置支持向量机模型，利用所述训练数据对所述支持向量机模型进行训练，得到约束条件下最优的支持向量机模型参数，基于所述支持向量机模型参数构建用于欺骗检测的分类器的步骤包括：

设置支持向量机模型的基本型为：

其中，ω为超平面的法向量，b为超平面的位移项；

基于拉格朗日乘子法得到所述支持向量机模型的对偶问题，使用高斯核函数映射得到所述支持向量机模型的求解型：

其中，k(x_i，x_j)表示核函数；