基于高度计辅助的GNSS欺骗干扰检测

气压高度计可以获得精确高程数据,且不受外界电磁干扰,利用气压高度计辅助全球导航卫星系统(global navigation satelite system,GNSS)进行欺骗检测具有显著优势。为了评估气压高度计在GNSS欺骗检测中的能力并提高检测概率,首先对系统误差进行建模分析,并利用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对气压高度计和GNSS测量结果进行处理。同时,通过计算欧氏距离构建数据空间,提出一种基于移动方差的自适应门限检测方法。试验结果表明,在虚警率为10^-6的情况下,检测率达到了92%,所提方法能够在高程信息上有效监测潜在的欺骗威胁,增强了GNSS系统的可靠性。     

基于自适应免疫算法的欺骗信号检测方法

针对常见的转发式欺骗干扰, 提出了一种基于自适应免疫算法的欺骗信号检测方法。在载波相位双差检测的基础上, 构造正常信号和欺骗信号两种检测模式; 然后利用免疫算法获取待检测数据与监测器的亲和度指数, 筛选出符合阈值要求的监测器, 从而解算出待检测数据隶属于各检测模式的概率。为进一步解决在实际检测过程中出现的虚警问题, 引入自适应算法对交叉概率和变异概率进行非线性自适应调节, 提高了检测结果的准确性。实验结果表明, 所提方法对于欺骗信号检测准确率能够达到98.8%, 有效地实现了欺骗干扰信号检测。     

一种基于信任管理的欺骗检测机制

MMOG中现有的欺骗检测方案误判率较高。提出一种基于信任管理的欺骗检测算法——TMbCD算法。在信任管理机制下,玩家的待检测参数阈值随各自信任度的变化动态改变,克服了阈值固定的缺陷从而可以降低原欺骗检测算法的误判率。实验结果表明,TMbCD算法与原有欺骗检测方案相比误判率较低,更适合于MMOG应用。     

基于SCB方差的GNSS欺骗式干扰检测算法

随着全球卫星导航系统欺骗器的类型越来越多样, 检测欺骗攻击已成为一个迫切需要解决的全球性问题。由于大多数欺骗过程不会引起信号参数的显著变化, 使成功检测欺骗的难度加大。本文首先分析了中级欺骗攻击过程及欺骗信号模型, 接着提出一种检测码跟踪环中过零点S曲线偏差(S curve bias, SCB)方差值变化的中级欺骗干扰检测方法, 并利用德克萨斯州大学无线电导航实验室公开的全球定位系统卫星信号数据库中的实采信号进行实验分析, 比较了原始SCB算法、Ratio算法、复合信号质量监视算法以及将方差分别应用于以上3种算法的检测性能。实验结果表明, SCB方差检测算法的性能更优。     

修正钟差的脉冲星方位误差估计算法

为克服时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(two-stage Kalman filter,TSKF)算法.首先,分析时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,并通过仿真进行验证.其次,结合脉冲星方位误差估计原理重新推得考虑时钟钟差的状态和观测方程.再次,根据TSKF算法,在估计方位误差的同时解耦估计时钟...     

一种更精确的多模GNSS兼容性方法研究

传统的卫星导航系统的多系统兼容性分析方法只适用于分析长码、码速率高和数据速率高的信号兼容性。通过推导信号模型,讨论了信号参数对干扰系数的影响,提出了一种更精确的多模全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）系统兼容性分析方法。该方法加入了多普勒的影响,并且考虑了与期望信号同频段内的所有卫星导航信号,适用于任意伪码结构、数据结构的卫星导航信号兼容性分析。最后通过仿真GPS系统内干扰与系统间干扰验证了方法的正确性,并得出Galileo 在E1采用的MBOC信号对GPS C/A信号产生的干扰在0.1 dB以内。     

基于熵特征的DRFM有源欺骗干扰CFAR检测

基于数字射频存储(digital radio frequency memory, DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition, EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于粒子滤波技术的欺骗路径识别

欺骗路径规划是作战仿真中的研究内容之一。对于欺骗路径,传统的路径识别方法存在很大的局限性,识别效率不高。针对目前路径识别方法中存在的不足,提高对欺骗路径的识别效果,将粒子滤波技术引入到欺骗路径识别领域。通过建立系统状态方程和观测方程,一方面降低观测噪声带来的干扰,准确把握当前时刻识别对象的位置信息;另一方面根据采集到的动态数据估计欺骗模型中的关键参数,从而对识别对象的运动趋势和真实目标进行判断。仿真实验表明,基于粒子滤波技术的欺骗路径识别方法能够提升识别效率,准确地判断出识别对象的真实进攻目标。     

GNSS兼容性软件设计与仿真分析

随着各国全球和区域卫星导航系统的建设或现代化升级,越来越多的信号占用拥挤的导航频段,卫星导航系统间的兼容性问题日益突出。在建立高精度的空间段、用户段、环境段与干扰模型的基础上,提出了一种GNSS兼容性分析的软件实现方法,给出了基于Matlab平台的GNSS兼容性软件的体系架构,详细描述了各主要模块的功能与实现方法。最后,仿真分析了Compass、GPS和Galileo三大导航系统在L1频段内的兼容性,得出GPS L1C/A信号是最主要的系统内干扰,最大为3.71dB,且GPS对其它系统的干扰均较大,约为2dB,Galileo对其它系统的干扰较小,不超过0.6dB。     

基于欺骗语言线索的虚假评论识别

目前,人们更愿意在社会化媒体平台上发布自己的观点和评论。出于各种利益的驱动,也出现越来越多的虚假评论。结合心理学相关的欺骗理论,提出了11种欺骗语言线索共3类欺骗特征;采用设计科学的方法,实现了在线欺骗识别系统,并在由评论者分别撰写的真实评论和虚假评论语料上检验了各种欺骗组合特征集的效果,实验证明,识别欺骗评论的精度解决80%;进一步讨论了所提出欺骗语言特征在虚假评论识别中的有效性。     

基于GNSS的5G基站高精度时间同步组网算法

基于物联网定位等需求,增强5G移动通信基站之间的时间同步精度有望达到纳秒级。基于“邻域相似性”原理,针对5G基站利用全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)进行授时时,由于可视卫星集合不同造成接收机之间时间同步误差较大,提出一种基站GNSS接收机组网算法,用以消除邻域差异,提高相互邻近的各5G基站之间的时间同步精度,并对该算法进行了实验验证。结果表明,该算法有效解决了由于可视卫星集合不同造成的时间同步误差较大的问题,提高了5G基站之间的时间同步精度。     

基于GNSS的5G基站高精度时间同步组网算法

基于物联网定位等需求,增强5G移动通信基站之间的时间同步精度有望达到纳秒级。基于“邻域相似性”原理,针对5G基站利用全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)进行授时时，由于可视卫星集合不同造成接收机之间时间同步误差较大,提出一种基站GNSS接收机组网算法,用以消除邻域差异,提高相互邻近的各5G基站之间的时间同步精度,并对该算法进行了实验验证。结果表明,该算法有效解决了由于可视卫星集合不同造成的时间同步误差较大的问题,提高了5G基站之间的时间同步精度。     

车载GNSS失锁下基于BPNN的微陀螺误差估计及定位方法研究

针对在全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)失锁阶段将微陀螺惯性系统作为备用定位系统时,由于微陀螺误差引起的定位误差发散问题,提出了基于后向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的微陀螺误差估计及定位算法。在GNSS有效阶段为车辆提供定位信息,同时对微陀螺误差进行估计,并利用后向传播神经网络BPNN建立微陀螺误差预测模型,为GNSS失锁阶段车辆定位做准备;在GNSS失锁阶段,利用已建立好的微陀螺误差预测模型估计微陀螺误差,对微陀螺输出信息进行补偿,以抑制由陀螺误差引起的定位误差。最后利用仿真与试验验证了此方法的正确性与有效性。     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

地形遮挡对GNSS干扰范围影响的高效仿真算法

在卫星导航对抗效能的仿真中,真实地理环境的地形遮挡对全球导航卫星系统(global navigtion satellite system, GNSS)干扰源干扰范围影响的仿真计算是个重要问题。通常情况下,地形遮挡对GNSS干扰范围影响的计算通过基于视线可视域分析的算法得到,但该方法存在大量冗余计算。为了减少计算量,提出一种基于参考面可视域分析的GNSS干扰范围高效仿真计算方法,利用干扰源与目标点附近可视高程值对应的辅助格网点建立参考面,通过目标点实际高程值与参考面映射高程值判断目标点的受干扰情况,避免了目标点与干扰源视线方向上多个采样点的插值计算。仿真分析表明,当待分析区域半径约为145 290 m时,该算法与传统基于视线可视域分析的GNSS干扰范围仿真计算方法相比, Matlab耗时大幅减少了97.38%,但结果差异并不明显,仅为0.94%。因此,所提方法可以高效、准确地计算出地形影响下GNSS干扰范围,为干扰源优化部署、战场环境仿真分析等提供理论指导。     

地形遮挡对GNSS干扰范围影响的高效仿真算法

在卫星导航对抗效能的仿真中,真实地理环境的地形遮挡对全球导航卫星系统(global navigtion satellite system, GNSS)干扰源干扰范围影响的仿真计算是个重要问题。通常情况下,地形遮挡对GNSS干扰范围影响的计算通过基于视线可视域分析的算法得到,但该方法存在大量冗余计算。为了减少计算量,提出一种基于参考面可视域分析的GNSS干扰范围高效仿真计算方法,利用干扰源与目标点附近可视高程值对应的辅助格网点建立参考面,通过目标点实际高程值与参考面映射高程值判断目标点的受干扰情况,避免了目标点与干扰源视线方向上多个采样点的插值计算。仿真分析表明,当待分析区域半径约为145 290 m时,该算法与传统基于视线可视域分析的GNSS干扰范围仿真计算方法相比, Matlab耗时大幅减少了97.38%,但结果差异并不明显，仅为0.94%。因此,所提方法可以高效、准确地计算出地形影响下GNSS干扰范围,为干扰源优化部署、战场环境仿真分析等提供理论指导。     

基于信号传播修正的GNSS干扰源质心定位方法

针对广泛存在的全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)干扰, 采用基于接收信号强度(received signal strength, RSS)的定位方法时, 存在RSS值提取难度大, 城市环境中不开阔、多径等复杂场景下定位误差大等问题, 提出一种基于载噪比加权和干扰信号传播误差修正的GNSS干扰源质心定位方法。该方法采用GNSS接收机输出的载噪比信息, 并采用神经网络的方法预测干扰信号传播影响因子, 通过质心加权实现GNSS干扰源的定位。实验结果表明, 该方法的定位精度得到显著提升。     

一种时域并行差分相关捕获算法

提出了一种基于硬件实现、在时域对全球导航卫星系统信号进行相关捕获的新算法。算法采用并行差分结构,通过对相关结果的复用,实现了对多个卫星信号的同时捕获。还分析了该算法、传统的相关算法和现有的两种改进型时域相关算法以及基于FFT的频域相关算法的算法复杂度和所需寄存器数量。分析和仿真结果表明,该算法在计算单个复现码的1次相关时,运算量并不随着过采样率的增加而增加。相比于传统的相关算法和现有的两种改进型时域相关算法以及基于FFT的频域相关算法,该算法在运算复杂度上具有优势,有利于在实际硬件系统中实现。