申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117872413A

主分类号：G01S19/21

分类号：G01S19/21;G06F18/15;G06F18/2415;G06N3/0499;G06N3/084;G01S19/47;G01S19/37

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：提出一种基于BP神经网络辅助的北斗欺骗信号检测方法，包括下列步骤：根据真实卫星信号的伪距观测方程，利用信号源或转发器模拟生成伪信号，建立欺骗干扰信号模型；建立BP神经网络辅助的欺骗检测模型，提取INSBDS速度一致性检验量，利用恒虚警检测欺骗信号与真实信号；BP神经网络辅助构建预测超出门限的统计检验量模型，修正误差以提高检测的效率和正确率。本发明方法同时适用于对位置欺骗和速度欺骗的检测，能够敏感小于INS速度误差的欺骗干扰，适用于不同精度下的惯导设备。

主权项：1.一种基于BP神经网络辅助的北斗欺骗信号检测方法，其特征在于，具体包括下列步骤：第一步：根据真实卫星信号的伪距观测方程，利用信号源或转发器模拟生成伪信号，建立欺骗干扰信号模型；真实卫星信号的伪距观测方程为ρn＝rn+cδtr-δtn+In+Tn+ε1式中，n为接收到信号的卫星序号，ρn为接收到第n颗卫星的伪距，rn表示第n颗卫星到接收机的星地间几何距离，c为光速，其中δ为差分记号，表示前后两次的差值，δtr为接收机钟差，δtn为第n颗卫星的钟差，In为第n颗卫星发射信号在传播过程中的电离层延迟，Tn为第n颗卫星发射信号在传播过程中的对流层延迟，ε为伪距观测噪声；欺骗式干扰通过信号源或转发器模拟与真实信号高度相似的伪信号，以微弱的功率优势进入接收机环路，其伪距观测方程表示为 式中，表示拟欺骗干扰信号的接收伪距，表示基于地心地固坐标系下的拟欺骗坐标T与第n颗卫星之间的几何距离，Δrd表示欺骗信号发射天线到接收机之间的距离，接收机伪距观测值中还包含有接收机钟差δtr、卫星钟差δtn、电离层延迟In和对流层延迟Tn等误差；欺骗信号的伪距由两部分组成，一部分是拟欺骗位置T处的接收机伪距，一部分是欺骗信号发射天线到接收机真实位置之间的距离，则式2进一步表示为 式中，则对应转发式欺骗中转发器所在位置处接收到第n颗卫星的伪距与人为加入的延迟项之和，或生成式欺骗中的信号源模拟的卫星信号；Δρn则对应转发器或欺骗模拟源发射天线与目标接收机之间的距离，δts表示欺骗源钟差；通过人为设定的虚假伪距观测值，将定位结果拉偏至预设坐标，实现对目标接收机的欺骗干扰；第二步：建立BP神经网络辅助的欺骗检测模型，提取INSBDS速度一致性检验量，利用恒虚警检测欺骗信号与真实信号；接收机速度vBDS与伪距之间的关系可以表示为 式中，vn为n号卫星的速度，1n为第n颗卫星到接收机的单位观测矢量，为第n颗卫星的伪距变化率，为欺骗信号的伪距观测噪声；δfr、δfn分别为接收机时钟频率漂移和卫星时钟频率漂移，δfn通过对钟差的校正计算得到， 式中，t表示信号发射时间，af1、af2为卫星钟差二项式系数，toc为参考时间，af1、af2和toc均由导航电文第一数据块中读取；当接收机收到4颗以上卫星信号时，卫星在地心地固坐标系下的运行速度vBDS表示为 式中，伪距观测量分别为第n颗卫星到接收机之间的单位观测矢量在x、y、z轴的位置分量，vBDS＝[vxvyvz]T中的vx，vy，vz分别为卫星在x，y，z方向上的速度分量，4式右边构成的矩阵表示为为第n颗卫星的伪距变化率，vn为第n颗卫星的速度，1n为第n颗卫星到接收机之间的单位观测矢量；由欺骗信号伪距观测值解算得到 式中，vBDS′为由欺骗信号伪距观测值解算后的速度，G′为欺骗目标T处的观测矩阵，分别为欺骗信号伪距率和观测信号的伪距率；由陀螺仪输出角度增量，加计输出速度增量，通过对时间积分，INS的速度更新方程为 式中，为k-1时刻INS的速度；Δvsfk表示k时刻加速度计的速度增量；Δvcork为有害加速度在k时刻对应的速度增量；Δvsfk和Δvcork分别表示为 式中，tk表示k时刻，表示从k-1到k时刻区间内对时间函数的定积分运算，表示b系相对于n系的姿态变换矩阵，其中b系为“载体坐标系”的简称，n系为“导航坐标系”的简称，为b系下的加计输出比力，为n系地球自转角速度，表示n系旋转角速度，gnt为n系下的重力加速度，T为积分间隔，tk-12时刻的信息由k-1和k-2的数据外推得出；vnt是卫星在n系下的运行速度；b系下的加速度信息需要经姿态转移矩阵变换得到n系下的加速度；由INS和BDS分别解算得到载体速度信息，对其统一坐标系后，构造统计检验量Δvk＝S·vk-vINSk11式中，S为地心地固坐标到“东北天”坐标下的转换矩阵；Δvk、vk、vINSk分别为k时刻载体的速度增量、卫星速度和INS速度；真实情况下的INS速度与BDS速度保持一致，由式7知，对于由欺骗信号伪距解算的卫导速度受欺骗策略控制，与INS速度之间存在差异；因此，构造假设检验H0和H1，假设检验H0表示无欺骗干扰，假设检验H1表示存在欺骗干扰， 式中，x为速度增量Δv中对应的某一方向分量，σ为噪声标准差，vm为欺骗状态下的速度差，检验统计量服从标准正态分布N·,·；采用恒虚警检测方法，由此对BDS信号的检测条件为 式中，为检验量，表示以α02为分位点的0均值正态分布，α0为设定的虚警概率；第三步：BP神经网络辅助构建预测超出门限的统计检验量模型，修正误差以提高检测的效率和正确率；基于误差反向传播算法的前馈型多层神经网络由输入层、隐含层和输出层构成；信号由输入层经隐含层至输出层前向传播，第l层中第i个神经元的输出为 式中，m为l-1层中神经元的数目，表示l-1层第k个神经元与神经元i之间的连接权值，代表l-1层中神经元k的输出，为神经元i的阈值，f·为神经元激活函数；由输出层得到训练结果yp，与目标输出yo之间的误差为 式中，i从1开始取数，达到上界I停止；当误差大于设定值时，根据梯度最速下降法更新神经元间的权值和阈值 式中，η为网络学习率；通过多次循环，不断调整神经元之间的关系，直至误差收敛至设定值，输出逼近目标信号。

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