[发明专利]一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法

说明书

本发明公开了一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法。所述SVM的生成式欺骗检测方法是：首先，接收机实现跟踪GNSS信号，再计算跟踪环路中输入信号的复相关函数，根据接收机输出的原始值提取用于检测的特征值，再对数据进行预处理；接着，对数据进行离线学习，将样本分为训练样本集和测试样本集，将训练样本集放入SVM模型中进行学习，得到学习完成的模型；最后将测试样本放入训练完成的SVM模型，对测试样本进行自动分类；当新的特征向量进入分类模型时，模型将自动判断是否存在生成式欺骗干扰信号。所述方法能够快速自动地判断是否存在生成式欺骗干扰信号，准确率和效率高。

技术领域

本发明涉及GNSS卫星信号领域，特别是涉及一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法。

背景技术

全球卫星导航系统(GNSS)的民用系统因信号结构公开致使其很容易受到欺骗干扰，十分脆弱。欺骗式干扰对GNSS服务的安全性构成了巨大的威胁。因此，为了使导航系统避免受到欺骗式干扰的安全威胁，欺骗式干扰信号的检测对导航系统正常运行、安全使用具有重大的意义。

传统的检测方法受到模型限制或者需要额外的硬件设备，且检测系统复杂、检测参数单一，不能准确地反映卫星信号中的欺骗成分。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法，所述方法结合六种SVM核函数模型，将信号样本随机抽取70％作为训练样本、随机抽取30％作为测试样本，将样本放入构造的不同核函数下的SVM模型进行训练和测试，评价准确率、精确率、召回率、F1 score四个性能指标。

本发明提供一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法，具体步骤如下：

(1)对GNSS中频信号进行预处理，得到用于作为神经网络输入量的特征向量，特征向量包括改进Ratio移动均值、改进Ratio移动方差、改进Delta移动均值、改进Delta移动方差、早晚码相位差、载噪比移动方差和接收机钟差变化率；

步骤(1)具体包括：

(1.1)对GNSS中频信号进行预处理，输入原始中频信号；

(1.2)计算得到改进Ratio移动均值、改进Ratio移动方差；

其中，改进Ratio移动均值、改进Ratio移动方差的表达式为：

式中，RatioMA、RatioMV分别指的是改进Ratio移动均值和改进Ratio移动方差，R_d，improved(i)为数据中第i个数据样本的值，w为MA滑动窗口的长度，k为滑动区间，n为滑动窗口的总数，R_d，improved(i)的表达式为：

其中，I_e，d(n)、I_l，d(n)和I_p(n)分别式第n个相干积分内相关器同相支路的超前、滞后和即时输出，Q_e，d(n)、Q_l，d(n)和Q_p(n)分别为在第n个相干积分内相关器正交支路的超前、滞后和即时输出；

(1.3)计算得到改进Delta移动均值、改进Delta移动方差；

其中，改进Delta移动均值、改进Delta移动方差的表达式为：