基于導航接收機的GNSS弱干擾檢測識別技術

靳睿敏，郭藝，楊會贇，車磊，徐文璞，甄衛民

(1.中國電波傳播研究所,電波環境特性及模化技術重點實驗室,山東 青島 266107；2.西安電子科技大學,西安 710071；3.北京衛星導航中心,北京 100094)

0 引 言

全球衛星導航系統(GNSS)信號落地功率低，極易受到干擾，小功率的干擾就能影響數公里范圍的衛星導航信號[1].影響GNSS 的干擾主要包括：非故意干擾和故意干擾.非故意干擾主要源于生產生活中所使用的電子系統，故意干擾由人為產生，按照干擾手段，故意干擾又可分為壓制式干擾和欺騙式干擾.

在大多數國家，盡管干擾機的使用是違法的，但廉價的干擾機能夠使貨車司機、租車者等避免對其位置的監控，這使得近些年來衛星導航干擾案例頻發，對衛星導航的各種軍民應用造成了嚴重的威脅.衛星導航干擾的頻發和對各種衛星導航造成的嚴重影響受到了國內外廣泛的關注.

排除干擾源，首先要對干擾進行檢測、識別和定位.但是衛星導航信號弱，到達接收機天線較低功率的干擾能對衛星導航造成影響，通用的頻譜監測設備無法實現對衛星導航產生影響的弱干擾的監測，以GPS 信號C/A 碼為例，落地功率為-130 dBm，通常的接收機捕獲要求載噪比(C/N0)約30 dB·Hz.因此，要求噪聲功率譜密度為-160 dBm/Hz，即高于-160 dBm/Hz的噪聲就對信號的捕獲有干擾.然而，通常頻譜監測的靈敏度為-150 dBm/Hz，所以采用頻譜監測的方法大約有10 dB 的弱干擾檢測不到，無法直接監測到弱干擾信號.

較弱的干擾會對衛星導航接收機的一些輸出信息造成影響[2-4]，比如自動增益控制(AGC)、C/N0、位置誤差等，利用這些信息可實現衛星導航弱干擾檢測.

本文基于接收機輸出的AGC 信息、C/N0以及位置信息實現衛星導航弱干擾檢測、壓制干擾和欺騙干擾的識別.

1 受干擾影響分析

1.1 對AGC 的影響

接收機收到的衛星導航信號是淹沒在噪聲中的，衛星信號功率起伏不會引起接收機接收到的總功率的波動.然而干擾的功率在噪聲之上，接收機收到的信號總功率將會隨之發生變化.為了保證ADC 不會發生飽和，在射頻通道中采用AGC 環路[5-6]，如圖1所示.

圖1 接收機射頻前端

模擬控制電壓對AGC 的影響為

式中：VAGC為AGC 控制電壓；α 為AGC 增益系數；β為AGC 控制電壓系數.

AGC 隨著干擾和信號之間的比值J/S的增加而減小，其梯度取決于干擾的類型，單頻連續波干擾對AGC 增益的影響最大，而帶限白噪聲(WN)對AGC的影響最小[7].圖2顯示了Ublox 接收機的數字AGC隨著寬帶干擾J/S變化的曲線圖，可以看出，隨著干擾的增大，AGC 逐漸減小.

圖2 AGC 隨J/S 變化曲線

1.2 對C/N0 的影響

C/N0是GNSS 接收機重要的輸出量.C/N0被應用于衛星導航壓制干擾檢測[8-9]和欺騙干擾檢測[10-11]中.

C/N0的估計是建立在噪聲為WN 的假設基礎上的，因而可以用噪聲密度來表征，在有干擾的情況下，分析信號與干擾加噪聲比(SINR)十分繁瑣，但可通過一定的轉換得到干擾條件下等效的C/N0.

簡化得

式中：CS/N0為接收機未受干擾時的C/N0；Cl/Cs為干擾功率與衛星信號功率比；Q為由調制器和干擾所決定的抗干擾品質因數；Rc為擴頻碼碼速率.

以寬帶干擾為例，存在寬帶干擾時的等效C/N0為

式中：S為無干擾時衛星信號功率；I為寬帶干擾功率.

圖3為理論和實際C/N0隨著寬帶干擾J/S變化的曲線圖.

1.3 對位置誤差的影響

如果GNSS 接收機受干擾后仍然能夠捕獲和跟蹤，將會輸出位置信息，但由于影響到偽距的計算，會使得位置的誤差增大，圖4顯示了未受干擾以及在不同干擾功率下的位置信息輸出[12].可以看出，接收機受干擾后，位置偏差會增大，干擾功率越大，位置偏差越大.

圖4 在未干擾和干擾情況下的位置信息輸出

2 弱干擾識別算法

通過以上分析，衛星導航弱干擾會對接收機的AGC、C/N0以及位置的輸出會造成影響.弱壓制干擾和欺騙干擾對AGC、C/N0以及位置輸出的影響對比如表1所示.

表1 干擾對 AGC、C/N0 及位置輸出的影響

由表1可知，壓制干擾和欺騙干擾對AGC、C/N0以及位置輸出的影響是不一樣的，本文聯合利用AGC、C/N0以及位置的輸出實現壓制干擾和欺騙干擾的檢測識別.

AGC、C/N0以及位置的輸出量是和接收機具體的硬件相關的，為了減弱這些輸出量對硬件的依賴，做如下的處理.

對AGC、C/N0以及位置監測量分別在時間序列上進行加窗，如圖5所示，每個窗包含N個采樣值，假設采樣時間頻率為Ts，則窗的時間長度為NTs.

圖5 對輸出量進行加窗

計算每個變量加窗后的平均值：

式中：n為當前采樣序列對應的時刻；i為第i個窗；N為每個窗包含的采樣數；k為每個窗里的第k個采樣；C/N0為所有可見星的C/N0均值；AGC為接收機的AGC 輸出；POS為經緯度坐標；為第i個窗的C/N0均值；為第i個窗的AGC均值；表示第i個窗的位置均值.

通過聯合利用AGC、C/N0以及位置的輸出實現待檢測窗的干擾判別，干擾檢測判別量為

當T＞Th(Th為判別閾值)，則判別該檢測窗內存在干擾，如果某個檢測窗一旦判別發生干擾時，式(8)中下一個檢測窗的干擾判別將不與前一個受干擾的檢測窗作為對比，而是與不受干擾的檢測窗進行對比.

利用該方法能夠判別是否存在干擾，但無法對壓制干擾和欺騙干擾進行識別.檢測到干擾后，再進一步對壓制干擾和欺騙干擾進行識別.

記：

通過 ΔC/N0、ΔAGC和 ΔPOS得到壓制干擾和欺騙干擾識別的權值，從而實現壓制干擾和欺騙干擾的識別.將利用 ΔC/N0判別為壓制干擾和欺騙干擾的權重記為wj1、ws1，利用 ΔAGC判別為壓制干擾和欺騙干擾的權重記為wj2、ws2，利用 ΔPOS判別為壓制干擾和欺騙干擾的權重記為wj3、ws3.

wj1、ws1、wj2、ws2、wj3、ws3的計算分別為：

由于不同的接收機輸出的AGC 的意義不一樣，式(13)中未給出 ΔAGC的閾值，對具體的接收機通過數據采集來獲取該閾值.

記判別壓制干擾和欺騙干擾的總權重分別為wj，ws，由式(12)～(14)可得：

當wj≥ws時判別為壓制干擾，當wj＜ws時，判別為欺騙干擾.

3 試驗驗證

Ublox NEO-M8N 能夠輸出AGC、C/N0以及位置信息.利用Ublox NEO-M8N 對本文提出的方法進行驗證，搭建的壓制干擾數據采集環境如圖6所示.蘑菇頭天線接收真實衛星信號，AV1485 射頻信號發生器產生壓制干擾，真實衛星信號和壓制干擾信號通過合路器輸入到Ublox 接收機處理板，輸出信息通過串口傳輸到上位機軟件.采集一段沒有加入干擾的數據后再加入壓制干擾.調節壓制干擾功率，壓制干擾制式等，共采樣了200 條在時間序列上包含無干擾和不同壓制干擾情況下AGC、C/N0及位置信息輸出.

圖6 壓制干擾數據采集環境搭建

搭建的欺騙干擾數據采集環境如圖7示.蘑菇頭天線接收真實衛星信號，SPIRENT GSS9000 GNSS Generator 產生欺騙干擾，真實衛星信號和欺騙干擾信號通過合路器輸入到Ublox 接收機處理板，輸出信息通過串口傳輸到上位機軟件.采集一段沒有干擾存在的數據后再加入欺騙干擾，調節欺騙干擾功率、碼偏移，共采樣了200 條在時間序列上包含無干擾和不同欺騙干擾情況下的AGC、C/N0及位置信息輸出.

圖7 欺騙干擾數據采集環境搭建

隨機抽取100 組包含壓制干擾時的輸出數據和100 組包含欺騙干擾時的輸出數據以確認檢測閾值Th以及式(13)中的AGC 閾值.剩余的100 條包含壓制干擾的輸出數據和100 條包含欺騙干擾的輸出數據作為干擾檢測和識別的測試集.測試集中對包含壓制干擾和欺騙干擾的數據進行標注.

測試的200 條數據同時輸入到本文提出的干擾檢測算法中，經過測試，有192 條被判別為了存在干擾，干擾檢測準確率為

檢測出的192 條數據與標注好的壓制干擾和欺騙干擾標簽進行對比，其中有95 條數據為包含欺騙干擾的輸出數據，97 條數據為包含壓制干擾的輸出數據.

將192 條識別出存在干擾的數據輸入到本文提出的欺騙干擾和壓制干擾識別算法中，準確識別出的包含欺騙干擾的數據共有92 條，準確識別出的包含壓制干擾的數據共有90 條，識別準確率為

4 結 論

要排除GNSS 干擾源，首先要對GNSS 干擾進行檢測、識別和定位.本文提出了利用接收機輸出的AGC、C/N0及位置信息實現衛星導航弱壓制干擾和欺騙干擾的檢測與識別的方法.為減輕這些輸出量對硬件的依賴，對AGC、C/N0以及位置的輸出量進行時間序列上的加窗.對窗之間的三個監測量變化的絕對值進行求和，并與設定的閾值進行對比，實現了干擾的檢測.對窗之間的C/N0、AGC 變化量以及位置誤差的絕對值賦予壓制干擾和欺騙干擾識別的權重，實現了壓制干擾和欺騙干擾的識別.

通過搭建實際環境，測取實測數據對本文的方法進行測試，測試結果表明，本文的方法能夠實現欺騙干擾和壓制干擾的檢測與識別，檢測準確率能夠達到96%，壓制干擾和欺騙干擾的識別準確率能夠達到94%.