多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法及系统，属于卫星导航定位技术领域，实时获取卫星中频信号数据，使用嵌入预先训练的多任务脉冲神经网络模型的卫星定位接收机对实时获取的卫星中频信号数据进行处理，得到载体可信运行状态。本发明专利技术采用脉冲神经网络模型开发多任务协同建模的统一优化架构，以实现欺骗检测、攻击态势识别和欺骗信号参数估计的联合优化，进一步构建自适应状态求解器来结合模型特定输出、真实/欺骗消除后的卫星量测和辅助传感器量测恢复卫星定位接收机的真实运行状态，拓展了神经网络在卫星定位欺骗攻击“检测‑抑制”一体化路径中的应用潜力，实现了欺骗防御闭环，增强卫星导航系统位置服务的安全可信度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卫星导航定位，具体涉及一种多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法及系统。

技术介绍

1、全球导航卫星系统(globalnavigation satellite system,gnss)欺骗攻击通过广播错误的伪造信号来操纵周围接收机解算虚假定位信息，对将卫星定位用于自动驾驶、列车运行安全控制等安全相关应用构成了严峻的网络安全威胁。为应对这一威胁，亟需研发有效的主动防御措施，构建动态虚拟防护屏障，有效识别并隔离/缓解欺骗效应，从而保障gnss位置服务的安全性和可靠性。当卫星定位欺骗信号与真实信号混合进入受害接收机时，接收机会同时捕获和跟踪两类信号。在信号跟踪环路，混合信号与本地生成的载波信号进行相关运算和鉴相处理。欺骗信号会显著改变自相关函数特性，导致鉴相曲线过零点发生偏移，进而使得本地生成信号无法准确同步真实信号的伪码相位和载波相位。相位失配产生的误差通过定位解算过程传播，最终产生欺骗诱导的虚假定位信息。具有极强主动侵犯意图的欺骗信号更容易覆盖真实信号被不具备抵抗功能的通用接收机捕获，因此，需要在接收机的信号处理逻辑中引入主动防御机制来提升本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，多任务共享骨干网络包括基于脉冲神经元-卷积层-池化层结构的特征下采样模块、基于空洞卷积-深度可分离卷积的脉冲残差模块和脉冲注意力模块；所述下采样模块用于压缩对抗脉冲特征图像尺寸和扩展通道数；所述脉冲残差模块用于对抗脉冲特征图像特征提取；脉冲注意力模块用于增强模型对关键特征的捕捉能力并抑制无关信息，提升欺骗认知精度。

3.根据权利要求2所述的多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，所述脉冲残差模块中，...

【技术特征摘要】

1.一种多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，多任务共享骨干网络包括基于脉冲神经元-卷积层-池化层结构的特征下采样模块、基于空洞卷积-深度可分离卷积的脉冲残差模块和脉冲注意力模块；所述下采样模块用于压缩对抗脉冲特征图像尺寸和扩展通道数；所述脉冲残差模块用于对抗脉冲特征图像特征提取；脉冲注意力模块用于增强模型对关键特征的捕捉能力并抑制无关信息，提升欺骗认知精度。

3.根据权利要求2所述的多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，所述脉冲残差模块中，其输入和输出脉冲特征图具有相同的维度，其空洞卷积用于多尺度特征提取和扩展感受野，使模型能够捕捉更广泛的上下文信息，深度可分离卷积用于减少模型的参数量和计算量，保持模型的轻量化，残差结构用于缓解深层网络可能存在的梯度消失问题；若干个下采样模块和脉冲残差模块交替串联，实现高级语义信息提取；在最后一个脉冲残差模块后串联一个脉冲注意力模块，意在增强模型对关键特征的捕捉能力并抑制无关信息，从而提升欺骗认知精度。

4.根据权利要求1所述的多任务脉冲神经网络辅助卫星定位欺骗防御方法，其特征在于，颈部网络包括多级特征融合模块和脉冲残差模块；其中，多级特征融合模块将来自高层、低层和当前层三种不同尺度的信息进行融合交互；高级特征被使用上采样-脉冲神经元-1*1卷积层-池化层结构处理，与当前层特征进行尺度对齐；低级特征被使用下采样模块处理来降低特征图尺度和扩展通道维度，以对齐当前层特征的尺度；当前特征图经过脉冲神经元处理后作为0/1门控机制来对高级语义特征和低级语义特征进行自动匹配融合，处理后的三级特征执行按元素求和得到融合后的对抗脉冲特征图像；脉冲残差模块用于增强融合特征图，捕捉对抗脉冲特征图像中的关键信息。

5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘江，王思琦，蔡伯根，王剑，陆德彪，姜维，梁坤，文韬，柴琳果，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：