基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法。本发明专利技术步骤：1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E；并对跟踪解调得到的基带数据进行分析。本发明专利技术具有识别检测性能好、适应低噪环境等优点，且识别率高、抗噪性能好、代价低，整体性能提升大。

【技术实现步骤摘要】
基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法
本专利技术主要针对GNSS领域的欺骗式干扰的识别和检测，主要涉及基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法。
技术介绍
在军事和民用领域，卫星导航系统得到广泛应用。由于卫星距离地面接收机距离较远，卫星导航信号到达地面时信号功率大幅度衰减。这样卫星导航信号在传输过程中极易受到干扰，导致导航接收机受到欺骗干扰得到错误的定位定时结果。除了常见的压制干扰之外，近年来欺骗干扰逐渐成为危害卫星导航系统安全的重要途径。压制干扰主要是利用噪声信号来淹没有用的导航信号，而欺骗干扰是指故意释放假的导航信号，引导目标到达错误的位置。其中转发式欺骗干扰的目的是将得到错误的位置信息，生成式欺骗干扰是将接收机接收错误的数据信息和位置信息。没有经过特殊算法设计的接收机本身很难察觉到这种欺骗干扰。所以，对于有效检测欺骗干扰仍是当前GNSS领域内的研究热点。针对GNSS领域内欺骗干扰的检测问题，目前的采用的欺骗干扰检测技术主要为下面几种：信号功率检测技术、信号空间特性检测技术、导航信息检测技术、外界辅助信息检测技术和多峰检测技术等。基于信号功率检测技术依赖于信号功率，但复杂环境中信号功率的不稳定性导致信号检测性能急速下降。基于信号空间特性检测技术需要多天线接收机和大量的观测空间，造成实施代价高昂。基于导航信息检测技术利用对码率和多普勒的一致性来实现检测，对复杂欺骗干扰信号，检测稳定性差，检测性能低。基于外界辅助信息检测技术需增加接收机的复杂性，且在检测过程中使用的加密认证技术可能会破坏导航信号的内部特征。其中，目前采用较多的是多峰检测技术，在信号捕获过程中通过检测超过捕获门限的相关峰个数来实现对转发式欺骗干扰的检测。但易受噪声干扰，且这种基于多峰能量的判决方法无法获取导航信号，从而不能识别区分转发式和生成式欺骗干扰。针对这一问题，本专利技术基于单天线卫星接收机，利用主特征盲源分离算法来实现单一性欺骗干扰信号和真实导航信号的有效分离，得到真实信号和欺骗干扰的估计数据信号和扩频码序列。从接收混合信号的特征值分布变化判决到欺骗干扰的存在，并利用估计数据信号解调获得基带信号的相关性分析和载波信息的差异性识别检测转发式和产生式欺骗干扰。所提算法从特征值分布的变化完成干扰个数估计，在此基础上，再联合基带数据和载波信息进行进一步的对欺骗干扰种类(转发干扰、生成干扰)的识别。由此可见，利用主特征盲源分离算法来实现对欺骗干扰类型进行识别和检测有着非常广泛的应用前景。
技术实现思路
由于转发式欺骗干扰是对卫星信号进行转发，不改变导航信息，无需考虑导航信息就可以检测到转发式欺骗干扰的存在，因此目前对转发欺骗干扰的检测研究较多，但生成式欺骗干扰改变了导航信息，增加了欺骗干扰的复杂性，在检测时要至少从扩频码和导航信息两个方面考虑，检测难度增大。目前对生成式欺骗干扰的检测研究较少。本专利技术是利用主特征盲源分离算法实现产生欺骗干扰和信号的分离，获得估计导航信息和估计扩频码序列，联合信号特征值分布、基带导航数据和载波信息完成对欺骗干扰类型的检测和识别，增加了检测的稳定和可靠性，提升了检测性能。设置的欺骗干扰类型存在情况为如下四种：无欺骗式干扰、仅存在生成式欺骗干扰、仅存在转发式欺骗干扰、同时存在生成式欺骗干扰和转发式欺骗干扰。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：步骤1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，并对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；步骤2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；步骤3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；步骤4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E。并对跟踪解调得到的基带数据进行相关分析。步骤1具体实现如下：1-1.对于单天线多通道卫星接收机，每个通道只能接收和连续跟踪一个卫星导航信号，卫星导航信号系统采用的调制方式是BPSK调制，则接收到的单个卫星信号的数学模型可表示为：其中为真实卫星信号的功率；Da为真实卫星导航数据信息；C表示真实卫星信号的C/A码；τa为接收到的真实卫星信号的时延；f0为信号的载波频率，fa、分别为真实卫星信号的多普勒频率及载波初始相位。根据转发式欺骗干扰产生的原理可知转发式欺骗干扰相对于真实卫星信号，主要增大了信号功率和传输时延，并没有改变信号信息，因此可对转发式欺骗干扰进行数学建模表示为：其中为转发式欺骗干扰信号的功率；Da为真实卫星导航数据信息，卫星导航数据信息与真实卫星信号保持一致；C表示真实卫星信号的C/A码；τz为接收到的转发式欺骗干扰信号的时延；f0为信号的载波频率，fz、分别为欺骗信号的多普勒频率以及载波初始相位。而转发式欺骗干扰是借助已知民用码信息，伪造卫星导航数据信息，由此可对生成式欺骗干扰进行数学建模可表示为其中为生成式欺骗干扰信号的功率；Ds是伪造的卫星导航数据信息；C表示真实卫星信号的C/A码；τs为接收到的生成式欺骗干扰信号的时延；f0为信号的载波频率，fs、分别为生成式欺骗信号多普勒频率以及载波初始相位。1-2.由于传统的盲源分离采用单路调制信号，且提取信号空间全部特征值，但在低噪环境中，易出现噪声特征值大于信号中小的特征值的现象，即大特征值的抗噪性能优于小特征值的抗噪能力。这样在提取特征值过程中容易提取到噪声特征作为信号特征值，从而导致分离效果差。因此，这里提出对IQ两路信号分别进行盲源分离处理，且在提取特征值时基于提取特征值占总特征值的80％以上的提取准则来实现主特征值的提取，解决了传统盲源分离算法低噪环境下分离效果差的问题。根据欺骗干扰的存在情况，可在接收时得到不同的混合信号，对混合信号的IQ两路分别建立观测矩阵，并求得协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解得到特征值。根据主特征盲源分离模型，对有延迟有频偏信号的实部或虚部混合信号进行大量仿真分析，统计得到一个源信号的3个主特征值。因此，对于有延迟有频偏的混合信号的特征值选取个数为3K，其中，K为源信号个数。欺骗式干扰的存在将对信号的特征值有明显影响，因此可根据特征值的分布来对干扰信号类型进行区分。欺骗式干扰类型干信比估计特征值个数无干扰3～5dB3生成式欺骗干扰3～5dB6转发式欺骗干扰3～5dB6生成、转发欺骗干扰同时存在3～5dB、3～5dB9由特征值个数可将欺骗干扰情况分为三类，第一类为不存在欺骗干扰，第二类为两种欺骗干扰类型同时存在，第三类为仅存在一种欺骗干扰类型。1-3.为减少噪声对特征值的影本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法，其特征在于将设置的欺骗干扰类型存在情况为如下四种：无欺骗式干扰、仅存在生成式欺骗干扰、仅存在转发式欺骗干扰、同时存在生成式欺骗干扰和转发式欺骗干扰，其检测实现步骤具体如下：/n步骤1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，并对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；/n步骤2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；/n步骤3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；/n步骤4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E；并对跟踪解调得到的基带数据进行相关分析。/n

【技术特征摘要】
1.基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法，其特征在于将设置的欺骗干扰类型存在情况为如下四种：无欺骗式干扰、仅存在生成式欺骗干扰、仅存在转发式欺骗干扰、同时存在生成式欺骗干扰和转发式欺骗干扰，其检测实现步骤具体如下：
步骤1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，并对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；
步骤2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；
步骤3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；
步骤4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E；并对跟踪解调得到的基带数据进行相关分析。


2.根据权利要求1所述的基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法，其特征在于步骤1具体实现如下：
1-1.对于单天线多通道卫星接收机，每个通道只能接收和连续跟踪一个卫星导航信号，卫星导航信号系统采用的调制方式是BPSK调制，则接收到的单个卫星信号的数学模型可表示为：



其中为真实卫星信号的功率；Da为真实卫星导航数据信息；C表示真实卫星信号的C/A码；τa为接收到的真实卫星信号的时延；f0为信号的载波频率，fa、分别为真实卫星信号的多普勒频率及载波初始相位；
根据转发式欺骗干扰产生的原理可知转发式欺骗干扰相对于真实卫星信号，主要增大了信号功率和传输时延，并没有改变信号信息，因此可对转发式欺骗干扰进行数学建模表示为：



其中为转发式欺骗干扰信号的功率；Da为真实卫星导航数据信息，卫星导航数据信息与真实卫星信号保持一致；C表示真实卫星信号的C/A码；τz为接收到的转发式欺骗干扰信号的时延；f0为信号的载波频率，fz、分别为欺骗信号的多普勒频率以及载波初始相位；
而转发式欺骗干扰是借助已知民用码信息，伪造卫星导航数据信息，由此可对生成式欺骗干扰进行数学建模可表示为



其中为生成式欺骗干扰信号的功率；Ds是伪造的卫星导航数据信息；C表示真实卫星信号的C/A码；τs为接收到的生成式欺骗干扰信号的时延；f0为信号的载波频率，fs、分别为生成式欺骗信号多普勒频率以及载波初始相位；
1-2.提出对IQ两路信号分别进行盲源分离处理，且在提取特征值时基于提取特征值占总特征值的80％以上的提取准则来实现主特征值的提取，具体如下：
根据欺骗干扰的存在情况，可在接收时得到不同的混合信号，对混合信号的IQ两路分别建立观测矩阵，并求得协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解得到特征值；根据主特征盲源分离模型，对有延迟有频偏信号的实部或虚部混合信号进行大量仿真分析，统计得到一个源信号的3个主特征值；因此，对于有延迟有频偏的混合信号的特征值选取个数为3K，其中K为源信号个数；欺骗式干扰的存在将对信号的特征值有明显影响，因此可根据特征值的分布来对干扰信号类型进行区分；









欺骗式干扰类型
干信比
估计特征值个数


无干扰
3～5dB
3


生成式欺骗干扰
3～5dB
6


转发式欺骗干扰
3～5dB
6


生成、转发欺骗干扰同时存在
3～5dB、3～5dB
9






由特征值个数可将欺骗干扰情况分为三类，第一类为不存在欺骗干扰，第二类为两种欺骗干扰类型同时存在，第三类为仅存在一种欺骗干扰类型；
1-3.对所有特征值进行重构处理：特征值分解后，特征值已完成从大到小的排序，特征值大的区间为信号空间，特征值小的区间为噪声区间；可从噪声区间选取10个特征值进行统计计算得到噪声基底的估计值；综合考虑后选取第20个至第29个特征值，并对其求和及均值，得到噪声基底的估计值即
<...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛红妨，沈雷，王希琳，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33