申请/专利权人：云南大学

申请日：2022-12-13

公开（公告）日：2023-09-08

公开（公告）号：CN116719061A

主分类号：G01S19/21

分类号：G01S19/21;G06F18/2135;G06F18/214;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.26#实质审查的生效;2023.09.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于RMS滑动包络与SVM的GNSS诱导式欺骗检测方法，首先使用软件接收机从GNSS中频信号中捕获和跟踪可见卫星，以ELP跟踪环路的IQ数据、载噪比CN0、多普勒频移作为原特征；然后设定窗长并计算原特征的极值点后用三次样条插值法对极大值点和极小值点进行插值，以获得原始特征的上下包络曲线；计算包络曲线的滑动均方根作为处理后的新特征；对新特征进行归一化后，使用主成分分析进行特征降维；最后，将特征划分为训练集和测试集，训练支持向量机后输入测试样本得到最分类结果。本发明减少了数据冗余度和运算时间，容易实现且复杂度低，对接收机要求不高，大大减少接收机的设备成本，应用场景更广泛。

主权项：1.一种基于RMS滑动包络与SVM的GNSS诱导式欺骗检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用GNSS软件接收机从射频前端接收的GNSS中频信号中捕获可见卫星，对捕获的可见卫星进行跟踪，以跟踪阶段的超前、即时、滞后环路的IQ支路输出为基础计算SQM特征以及载噪比CN0，同时估计多普勒频移，将计算得到的5个特征作为原始特征；步骤2：对步骤1中的5个特征计算滑动RMS包络后，使用均值方差归一化特征、主成分分析降维，将处理后的数据作为新特征的训练数据；步骤3：通过步骤2获得的训练数据对支持向量机SVM分类器进行训练，训练完毕后，获得训练好的SVM模型；通过所述训练好的SVM模型能够判断是否存在欺骗信号；使用预测标签与真实标签进行比对，计算各项评估指标，并调整参数使模型性能达到最优；步骤4：通过步骤3训练好的SVM模型对GNSS接收机接收的信号进行检测，完成在信号捕获和跟踪基于RMS包络和SVM的GNSS欺骗干扰检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南大学 一种基于RMS滑动包络与SVM的GNSS诱导式欺骗检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD