GNSS民用信号因其公开性和脆弱性易受外界欺骗干扰.作为欺骗干扰检测的有效方法,信号质量监测(signal quality monitoring,SQM)技术通过检测接收机跟踪环路早码、即时码、晚码(early late phase,ELP)的相关结果,与无欺骗时的相关特性对...GNSS民用信号因其公开性和脆弱性易受外界欺骗干扰.作为欺骗干扰检测的有效方法,信号质量监测(signal quality monitoring,SQM)技术通过检测接收机跟踪环路早码、即时码、晚码(early late phase,ELP)的相关结果,与无欺骗时的相关特性对比,判断是否存在欺骗干扰.常规SQM算法仅利用ELP三个信息,检测性能受限,为此提出多相关器联合功率(SQM detection of power combined Multi-correlator groups,SPCM)算法.以ELP之间多个等间隔相关器输出功率的加权为检测量,且取相关时刻与即时码时间差的反比为加权系数;进一步分析检测量的概率分布特性,并基于Neyman-Pearson理论确定最佳检测阈值,通过比较检测量与检测阈值的大小,判断是否存在欺骗干扰.基于美国德克萨斯大学奥斯汀分校公开的场景四数据集进行试验,结果表明:与Ratio和ELP等典型SQM算法相比,在不同虚警率条件下,所提出SPCM算法兼具高检测概率和快速预警响应时间性能.展开更多
文摘GNSS民用信号因其公开性和脆弱性易受外界欺骗干扰.作为欺骗干扰检测的有效方法,信号质量监测(signal quality monitoring,SQM)技术通过检测接收机跟踪环路早码、即时码、晚码(early late phase,ELP)的相关结果,与无欺骗时的相关特性对比,判断是否存在欺骗干扰.常规SQM算法仅利用ELP三个信息,检测性能受限,为此提出多相关器联合功率(SQM detection of power combined Multi-correlator groups,SPCM)算法.以ELP之间多个等间隔相关器输出功率的加权为检测量,且取相关时刻与即时码时间差的反比为加权系数;进一步分析检测量的概率分布特性,并基于Neyman-Pearson理论确定最佳检测阈值,通过比较检测量与检测阈值的大小,判断是否存在欺骗干扰.基于美国德克萨斯大学奥斯汀分校公开的场景四数据集进行试验,结果表明:与Ratio和ELP等典型SQM算法相比,在不同虚警率条件下,所提出SPCM算法兼具高检测概率和快速预警响应时间性能.