一种融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法技术

技术编号:42147987 阅读:51 留言:0更新日期:2024-07-27 00:02
本发明专利技术提供一种融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,所述方法包括如下步骤:S1:根据北斗终端接收的欺骗干扰信号和真实信号的不同特点,分析并筛选出用于欺骗干扰识别的关键特征;S2:构建深度学习模型,通过所述欺骗干扰识别的关键特征对所述深度学习模型进行深入学习和训练;S3:在北斗定位解算中引入所述深度学习模型以识别并排除受欺骗干扰的卫星信号,保留真实卫星信号进行解算从而保障在欺骗干扰环境下的北斗精确定位。本发明专利技术有望在保证北斗系统定位精度的同时,提升系统对复杂欺骗干扰的鉴别速度和准确率,为北斗系统的稳定可靠运行提供技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于卫星欺骗干扰,具体涉及一种融合卷积双向lstm与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法。


技术介绍

1、随着全球卫星导航系统(gnss)的广泛应用,其在军事和民用领域中发挥着越来越重要的作用。北斗卫星导航系统作为我国自主研发的全球卫星定位系统,已成为全球导航系统的重要组成部分。然而,卫星信号由于其开放的传播环境和固有的信号弱特性,容易受到各种欺骗干扰,这种干扰会模拟真实的卫星信号,误导接收器产生错误的定位信息,严重威胁了卫星导航系统的安全性和可靠性。

2、传统的干扰检测方法主要依赖于信号的物理特性分析,例如信号强度、信号频率和信号传播路径的异常等,但这些方法往往难以应对更加复杂的欺骗干扰。此外,由于欺骗设备的不断进步和普及,传统方法在识别精度和反应速度上面临越来越大的挑战。因此,如何提高北斗系统在复杂信号环境中的鉴别能力,有效识别和抵御欺骗干扰,成为了一个急需解决的技术问题。

3、近年来,深度学习技术在图像识别、语音处理和自然语言理解等领域取得了突破性进展,其强大的特征学习和模式识别能力为解决上述问题提供了新的思路。特别是,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述欺骗干扰识别的关键特征包括卫星信号强度、自动增益控制、时钟同步误差、双频伪距测量误差以及信号到达时间不确定性。

3.根据权利要求1所述的融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述深度学习模型是由卷积双向LSTM与注意力机制构建的。

4.根据权利要求1所述的融合卷积双向LSTM与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述深度...

【技术特征摘要】

1.一种融合卷积双向lstm与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的融合卷积双向lstm与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述欺骗干扰识别的关键特征包括卫星信号强度、自动增益控制、时钟同步误差、双频伪距测量误差以及信号到达时间不确定性。

3.根据权利要求1所述的融合卷积双向lstm与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述深度学习模型是由卷积双向lstm与注意力机制构建的。

4.根据权利要求1所述的融合卷积双向lstm与注意力机制的北斗欺骗干扰识别方法,其特征在于,所述深度学习模型包括左到右依次包括卷积神经网络层、双向lstm层、注意力层、全连接层和输出层;

5.根据权利要求4所述的融合卷积双向lstm与注意力机制的北...

【专利技术属性】
技术研发人员:王家乐夏鸣施闯李青成胡用山云峰张展蓬
申请(专利权)人:北京航空航天大学
类型:发明
国别省市:

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