[发明专利]一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的GNSS欺骗干扰检测方法，包括以下步骤：1)在信号捕获阶段，检测信号捕获时产生的二维矩阵A中大于捕获门限的相关峰数量Npeak，如果Npeak≥2个则认为存在欺骗信号，如果Npeak2个则继续进行步骤2)；2)截取二维矩阵A相关峰伪码相位轴上±2码片区域内的数据得到检测矩阵As，经过数据预处理之后交由卷积神经网络进行检测训练和分类，最终获得检测结果。本发明的检测方法检测效果较好，适用性较强，检测时机在信号捕获阶段，复杂度适中；能够解决欺骗信号与真实信号伪码相位差ΔT在2码片之内时难以检测的问题。

主权项

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Apeak1周围区域内的数据获得检测矩阵As；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As的大小为ms×ns，其中，ms＝4/ΔfD+1，ns＝4/ΔTC+1，ms表示截取后多普勒频移轴上矩阵的长度，ΔfD为多普勒频移搜索步长，ns表示截取后伪码相位轴上矩阵的长度，ΔTC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As进行预处理；预处理包括将检测矩阵As中低于门限值λP的值置零；步骤2.3，将步骤2.2预处理后的检测矩阵As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As，获得检测结果。