[发明专利]一种基于残差卡方检验法的GPS诱骗识别和阈值决策方法

摘要

本发明公开了一种基于残差卡方检验法的GPS诱骗识别和阈值决策方法，属于导航技术领域。所述方法包括以下几个步骤：步骤一，建立组合导航的松组合模型；步骤二，优化检验算法；步骤三，根据环境因素确定检验阈值，并定期更新阈值，利用优化后的检验法对GPS诱骗进行识别。本发明优化了基于松组合的残差卡方检验算法，降低了原算法的复杂度；优化了滤波模型，使模型对GPS误差信号和GPS信号变化率更加敏感。根据GPS误差信号和GPS信号变化率的响应特性可以确定检验阈值，据此检验GPS是否被诱骗，并可给出最小可检验的诱骗程度。本发明所用松组合模型的计算结果仅用于对GPS进行诱骗检测。

主权项

一种基于残差卡方检验法的GPS诱骗识别和阈值决策方法，包括以下几个步骤：步骤一：建立组合导航的松组合模型；松组合模型的状态量为：X＝[δL δλ δh δVE δVN δVU]其中，δL是纬度误差，δλ是经度误差，δh是高度误差，δVE是东向速度误差，δVN是北向速度误差，δVU是天向速度误差则用于GPS诱骗识别的松组合滤波模型：X·=FX+WZ=HX+V---(1)]]>其中，F表示滤波模型的系统矩阵，具体参数为：其中，VE是东向速度，VN是北向速度，VU是天向速度，L是纬度，R是地球半径，h是高度，ωie是地球自转角速率；H为：R000000RcosL0000001000000100000010000001---(3)]]>W是系统噪声矩阵，V是量测噪声矩阵，这两矩阵为相互独立的高斯白噪声矩阵，方差分别为Q和R；将第一个微分方程进行离散化，可得：Xk＝AXk‑1+Wk  (4)其中，A为系统的一步状态转移矩阵，Wk为系统噪声矩阵，A为：n为大于0的正整数  (5)其中，I为维数与F相同的单位矩阵，T为滤波周期；滤波后的校正采用反馈校正的方式；步骤二：优化检验算法；选取系统状态量来构建误差量ek：ek＝Zk‑HkXk  (9)其中，Hk为量测矩阵，Zk表示实际测量所得的量测值；残差向量的方差矩阵为：E[(Zk‑HkXk)(Zk‑HkXk)T]＝E[((I‑HkKk)(Zk‑HkXk/k‑1))((I‑HkKk)(Zk‑HkXk/k‑1))T]＝(I‑HkKk)(HkPk/k‑1Hk+R)(I‑HkKk)T  (10)其中，Kk是卡尔曼滤波中的增益矩阵；因此，残差向量的方差矩阵Sk为：Sk＝(I‑HkKk)(HkPk/k‑1Hk+R)(I‑HkKk)T  (11)令诱骗识别函数Dk为：Dk=ekT*Sk*ek---(12)]]>步骤三：确定检验阈值，并定期更新阈值，利用优化后的滤波模型和检验算法对GPS诱骗进行识别；判断是否已存在阈值，若还未设定阈值，则需要计算出阈值与最小可识别诱骗，若阈值已经完成设定但需要更新，则同样需要计算出最新的阈值和对应的最小可识别诱骗来取代原来的数据；若阈值已确定，且不需要更新，则读取INS和GPS的信号数据以及其他辅助传感器所给出的速度信息，利用松组合模型估算出状态估计量，将状态估计量带入步骤二建立的优化检验算法中，可以计算出识别函数的具体数值，根据识别函数的数值，来判断GPS是否受到诱骗，若在一定滤波周期内，识别函数的数值大于阈值，则认为GPS被诱骗；若数值不大于阈值，则认为GPS未被诱骗或诱骗信号的变化率过小，若识别任务完成，则终止，否则再次判断阈值是否需要更新，并重复获取INS和GPS信号数据。