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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116520357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310770754.4，技术领域涉及：G01S19/21；该发明授权基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置是由庄学彬;何雨昕;陈洪波;王帅;武领华;曾小慧;林子健设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及欺骗干扰识别技术领域，公开了基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置。本发明在GNSS接收机跟踪阶段对延迟锁定环路中的相关器的输出进行基于稀疏分解的信号处理，得到稀疏分解结果；所述基于稀疏分解的信号处理包括信号预处理、过完备字典构造与基于改进IHT算法的稀疏分解，所述改进IHT算法对稀疏向量中非零分量的值进行非负约束；若所述稀疏分解结果中值高于预置阈值的元素仅为两个，则判定所述GNSS接收机受到欺骗干扰。本发明实现了对基于单天线的频率锁定精欺骗信号的检测，不需消耗大量计算资源，也不需其他硬件设备辅助，可以方便地扩展至多种接收机，应用前景广阔。

本发明授权基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法，其特征在于，包括：在GNSS接收机跟踪阶段对延迟锁定环路中的相关器的输出进行基于稀疏分解的信号处理，得到稀疏分解结果；所述基于稀疏分解的信号处理包括信号预处理、过完备字典构造与基于改进IHT算法的稀疏分解，所述改进IHT算法对稀疏向量中非零分量的值进行非负约束；若所述稀疏分解结果中值高于预置阈值的元素仅为两个，则判定所述GNSS接收机受到欺骗干扰；当判定所述GNSS接收机受到欺骗干扰时，输出相应的告警信息；所述输出相应的告警信息，包括：确定两个值高于所述预置阈值的元素的码相位，得到相应的码相位信息；基于所述码相位信息，计算两个值高于所述预置阈值的元素间的码相位差作为欺骗信号与真实信号的码相位间隔，生成并输出所述码相位间隔的告警信息；若所述码相位间隔不大于1，生成最早相关器输出与最晚相关器输出同时被真实信号分量与欺骗信号分量影响的欺骗干扰程度分析结果；若所述码相位间隔大于1且不大于2，生成最晚相关器输出已完全由欺骗信号分量控制且最早相关器输出距离真实信号相关峰较远的欺骗干扰程度分析结果；若所述码相位间隔大于2，生成最早相关器输出与最晚相关器输出均被欺骗信号相关峰控制的欺骗干扰程度分析结果；基于生成的欺骗干扰程度分析结果和所述码相位间隔生成并输出告警信息；所述改进IHT算法在GNSS接收机的每一积分时间对延迟锁定环路中的相关器的输出进行稀疏分解；在判定当前的稀疏分解结果为错误结果时，在GNSS接收机的下一积分时间重复进行欺骗干扰检测，包括：在受到欺骗干扰期间，GNSS接收机的总接收信号写作： （1）式中，为高斯白噪声，包括自然生成的噪声与欺骗信号噪声分量，为离散采样索引，为采样周期，表示第个欺骗信号，表示第个真实信号；接收机本地信号表示为： （2）式中，表示第通道估计码相位，为第个欺骗信号的扩频码，表示第通道估计载波相关参数，，为载波频率，为第个欺骗信号的估计载波相位，为虚部；考虑多个不同相移的一系列本地码与被攻击接收机接收信号的相干积分，第个相关器的第个积分时间的输出为： （3）其中，为一次相干积分周期中的采样点数，，为采样频率，表示当前的积分时间序号，，为在受到欺骗干扰期间GNSS接收机的总接收信号，表示对接收机本地信号进行复数共轭运算，为第个真实信号的码相位，定义，为估计伪码相位，为码延迟，，为相关器码片间隔，为最早相关器与最迟相关器间隔，为固定数值，；当，即，相关器输出表示为： （4）式中，与分别为真实信号分量与欺骗信号分量的相关器输出结果，表示虚部，为包含真实信号噪声分量、欺骗信号噪声分量与环路噪声的高斯白噪声信号，为关于的伪扩频码自相关函数，为真实信号与欺骗信号的码相位间隔，，为第个真实信号的码相位，，为欺骗信号的载波相位，为估计载波相关参数，为真实信号的功率，为欺骗信号的功率；如上述相关器输出的表达式所示，受到欺骗干扰的DNSS接收机的延迟锁定环路相关器输出具有稀疏性，其稀疏表示形式的模型描述为： （5）式中，为稀疏重构问题所用的过完备字典，为稀疏向量，为观测误差，包括接收信号中存在的误差与接收机噪声；将传统的迭代硬阈值（IHT）方法中稀疏重构问题表示为如下最小化问题： （6）式中，为最小化成本函数的估计稀疏向量，其物理意义为字典中不同相位的相关三角的分量，为的范数，表示稀疏向量中非零分量的个数，为先验系数级别；对IHT算法利用多数化最小化方法得到式（6）的损失函数，写作： （7）式中，下标表示稀疏，上标表示替代，上标表示转置，为稀疏向量中的第个元素，并需要约束，为需寻找的的替代，为中的第个元素；由上式可得的极小值为： （8）代入式（7），极小值为： （9）为了使得最小的同时满足约束，需要保留中绝对值最大的前项后将中其余项置零，式（8）写作： （10）其中，根据参数选择阈值并执行硬阈值判断，使得向量的稀疏度不大于，表示为： （11）得出IHT算法迭代公式： （12）式中，为第次迭代得到的稀疏分解结果，为第次迭代得到的稀疏分解结果，阈值被设定为向量中第大的元素，且的值不为零；当环境中不存在欺骗信号时，中存在一非零元素，其值反映真实信号功率的大小；当环境中存在欺骗信号，存在2个非零元素，其值大小为真实信号功率与欺骗信号功率的相对大小，在改进IHT算法中，约束中各项元素均不小于零，即： （13）且不恒为零向量，此时硬阈值判断中表示为： （14）式中，阈值被设定为向量中第大的元素，且的值不为零；对改进IHT算法进行误差分析，估计次迭代后的估计稀疏向量与真实稀疏度为的稀疏向量的误差，有： （15）利用范数三角不等式，上式写作： （16）式中，为真实稀疏向量与中间变量之间的误差，为第次迭代时硬阈值判断步骤对迭代结果进行过滤导致的偏差；故有： （17）将式（17）代入式（16）则推出： （18）设，最终有： （19）上式即为第次迭代后的误差上限；一组不同相位的伪码矩阵表示为： （20）式中，为单周期本地码信号构成的矩阵，且有，；其次，一个类似的包含一组不同相位的伪码的矩阵表示为： （21）式中，为单周期本地码信号构成的矩阵，且有，信号延迟，码相位步进有，为一固定正整数，故矩阵中的列数为矩阵中的倍；一个过完备测量字典定义为： （22）式中，；将构造的过完备字典与相关器输出代入式（5），则受到欺骗攻击的GNSS接收机的延迟锁定环路相关器的输出可被过完备字典如下式重构： （23）式中，为重构误差向量；伪码间距识别误差率的计算式为： （24）错检率的计算式为： （25）式中，表示所提方法不能正确识别真实份量与欺骗分量之间的伪码相位差的实验次数，表示所提方法不能正确检测接收机是否收到欺骗干扰的实验次数，MCA为所进行所有蒙特卡洛实验的次数。

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