• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機(jī)GPS欺騙檢測研究

      2021-01-07 04:55:30張凌浩
      計(jì)算機(jī)測量與控制 2020年12期
      關(guān)鍵詞:接收機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)星

      葉 潤,劉 鵬,張凌浩, 王 勝, 唐 超

      (1.電子科技大學(xué) 自動化工程學(xué)院,成都 611731; 2.國網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院,成都 610000 )

      0 引言

      無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)[1]是整個(gè)無人機(jī)系統(tǒng)中最為重要的部分之一,主要為無人機(jī)提供位置、速度等關(guān)鍵信息,導(dǎo)航系統(tǒng)一旦失效將給無人機(jī)系統(tǒng)或者無人機(jī)所處的環(huán)境造成災(zāi)難性后果。例如,在電力巡檢作業(yè)過程中一旦發(fā)生GPS欺騙[2],極易導(dǎo)致無人機(jī)撞上電塔,從而造成大規(guī)模停電以及不可估量的損失。因此無人機(jī)GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要。

      GPS導(dǎo)航系統(tǒng)[3]主要分為3個(gè)部分,包括地面控制站、空間衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和用戶接收端。地面控制站控制整個(gè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行,包括軌道修正、時(shí)間校準(zhǔn)等。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)是提供導(dǎo)航定位信息,具備精確授時(shí)功能的服務(wù)器。用戶接收機(jī)則負(fù)責(zé)提取空間中由各個(gè)衛(wèi)星廣播的導(dǎo)航信息,并完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)解算。GPS欺騙主要發(fā)生在用戶接收GPS廣播信號的過程中,由于其使用的民用信號強(qiáng)度低、載波頻率固定、信號結(jié)構(gòu)公開、信號調(diào)制方式公開并且傳輸距離遠(yuǎn)以及實(shí)際生活中電磁環(huán)境復(fù)雜,因此用戶接收機(jī)極易受到人為干擾和自然干擾從而發(fā)生GPS欺騙,欺騙的結(jié)果是使得用戶接收機(jī)產(chǎn)生錯(cuò)誤的偽距信息、高解調(diào)錯(cuò)誤率、錯(cuò)誤的檢測和持續(xù)的周期性滑碼,最終導(dǎo)致災(zāi)難性后果。

      針對上述情況,本文提出的基于多傳感器(無人機(jī)本身攜帶IMU、氣壓計(jì)和磁力計(jì)等傳感器)數(shù)據(jù)融合[4-6]的無人機(jī)GPS欺騙檢測技術(shù)在不增加其它傳感器的基礎(chǔ)上就能夠有效地檢測出GPS欺騙。

      1 GPS欺騙簡介

      1.1 GPS欺騙原理

      雖然GPS欺騙的技術(shù)手段多種多樣,然而其實(shí)現(xiàn)原理是一致的。GPS衛(wèi)星將測距碼導(dǎo)航電文調(diào)制在載波信號上廣播到地球表面,接收機(jī)[7-8]檢測衛(wèi)星信號并實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星信號的跟蹤,通常接收機(jī)帶有導(dǎo)航信息解算模塊能通過串口等通信方式提供給用戶速度和位置信息,常用的接收機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示。GPS欺騙就是根據(jù)GPS導(dǎo)航定位原理,通過一定的技術(shù)手段影響接收機(jī)完成導(dǎo)航定位信息解算的各個(gè)環(huán)節(jié)。

      圖1 典型接收機(jī)結(jié)構(gòu)

      1.2 GPS欺騙技術(shù)分類

      按照欺騙原理的不同可將GPS欺騙分為干擾型欺騙和誘導(dǎo)型欺騙[9],如圖2所示。

      圖2 基于欺騙原理的GPS欺騙分類圖

      干擾型欺騙與來自其它通信設(shè)備的干擾是區(qū)別開來的,干擾型欺騙是蓄意人為的。干擾型欺騙需要使用特殊的裝置,在GPS頻帶中產(chǎn)生有足夠功率的欺騙信號。干擾型欺騙的欺騙信號對于真實(shí)信號的影響是以噪聲的形式存在的。誘導(dǎo)型欺騙對目標(biāo)接收機(jī)的影響是確定性的,誘導(dǎo)型的碼元結(jié)構(gòu)與真實(shí)信號的碼元結(jié)構(gòu)一致。誘導(dǎo)型欺騙又可以分為導(dǎo)航信息攻擊以及偽隨機(jī)噪聲碼PRN碼編碼攻擊。導(dǎo)航信息攻擊是在解調(diào)真實(shí)GPS信號的基礎(chǔ)上,疊加錯(cuò)誤信息發(fā)送給目標(biāo)接收機(jī),從而使目標(biāo)接收機(jī)解算出錯(cuò)誤的導(dǎo)航信息。偽隨機(jī)噪聲碼PRN碼編碼攻擊是通過欺騙誘導(dǎo)信號改變追蹤點(diǎn),從而影響偽距和多普勒頻移的計(jì)算。偽隨機(jī)噪聲碼PRN碼編碼攻擊又可以分為,剝離延遲技術(shù)、剝離定向技術(shù)、模擬干擾和選擇性延遲、干擾和誘導(dǎo)、非線性瞄準(zhǔn)誘導(dǎo)以及航跡誘導(dǎo)。

      根據(jù)GPS欺騙實(shí)現(xiàn)技術(shù)手段的不同可以分為兩大類:轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙和生成式欺騙[10-11]。轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙是欺騙設(shè)備首先接收真實(shí)GPS欺騙信號,然后再將其轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)接收機(jī)。這樣欺騙信號和真實(shí)信號之間就存在時(shí)間誤差從而產(chǎn)生錯(cuò)誤導(dǎo)航信息。生成式欺騙是模擬真實(shí)GPS衛(wèi)星發(fā)射信號。根據(jù)欺騙實(shí)現(xiàn)和檢測欺騙的難度將生成式欺騙又分為,初級生成式欺騙、中級生成式欺騙和高級生成式欺騙,如圖3所示。初級生成式欺騙容易實(shí)現(xiàn),無需獲取先驗(yàn)信息,其效果與干擾型欺騙類似。中級生成式欺騙需要接收真實(shí)的衛(wèi)星導(dǎo)航信號而且需要已知目標(biāo)接收機(jī)的位置,所以實(shí)現(xiàn)較為困難。由于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是由多個(gè)衛(wèi)星發(fā)射的,單一天線生成欺騙信號與多衛(wèi)星生成的欺騙信號存在較大差別。高級生成式欺騙是在中級生成式欺騙的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的,利用多天線對目標(biāo)接收機(jī)進(jìn)行聯(lián)合欺騙。對于高級生成式欺騙實(shí)現(xiàn)是極其困難的,接收機(jī)要檢測出欺騙也是極其困難的。

      圖3 基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)手段GPS欺騙分類圖

      1.3 GPS欺騙檢測技術(shù)

      當(dāng)前GPS欺騙檢測技術(shù)[13]眾多,針對不同的欺騙方式有不同的欺騙檢測技術(shù)手段。目前主要有接收信號強(qiáng)度檢測、雙頻功率對比監(jiān)測、多天線欺騙檢測、合成陣列式欺騙檢測、旋轉(zhuǎn)天線檢測、多接收機(jī)聯(lián)合欺騙檢測、PRN碼和導(dǎo)航數(shù)據(jù)比特延遲檢測,信號質(zhì)量檢測以及基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的檢測等方法。

      圖4 GPS欺騙檢測技術(shù)

      接收信號強(qiáng)度檢測依據(jù)的基本原理是,真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號強(qiáng)度隨時(shí)間的變化關(guān)系與欺騙信號強(qiáng)度隨時(shí)間的變化關(guān)系是可以通過載噪比、信噪比、絕對功率來區(qū)分的。真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號距離目標(biāo)接收機(jī)很遠(yuǎn),因此衛(wèi)星或者接收機(jī)的移動對接收強(qiáng)度的影響是平滑的。欺騙源往往與目標(biāo)接收機(jī)距離很近,目標(biāo)接收機(jī)的移動容易導(dǎo)致位置的跳變。利用真實(shí)信號和欺騙干擾信號強(qiáng)度的差異即可檢測出GPS欺騙。

      除高級生成式欺騙以外,欺騙信號都是從單一天線發(fā)射出來的。從單一天線發(fā)出的信號具有單一的方向,那么欺騙信號DOA和真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號DOA是不一樣的。檢測出DOA最為常用的就是多天線方法,這樣大大增加了接收機(jī)的成本,在實(shí)際工程應(yīng)用中往往是代價(jià)昂貴的。雙頻功率對比檢測是認(rèn)為欺騙干擾信號不夠精細(xì),在L1和L2波段存在差異,因此接收機(jī)可以檢測出欺騙信號。而實(shí)際民用接收機(jī)的檢測精度是不足以檢測出這種差異的,要達(dá)到檢測精度勢必增加接收機(jī)的制造成本,這就大大限制了雙頻功率對比檢測使用的范圍。

      基于多傳感器的GPS欺騙檢測技術(shù)。對于無人機(jī)來說,本身就攜帶多個(gè)傳感器,包括IMU、氣壓計(jì)、磁力計(jì)等,不要增加額外的傳感器就可以實(shí)現(xiàn)基于多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)融合的GPS欺騙檢測?;诙鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合的GPS欺騙檢測是利用除GPS以外的其它傳感器對無人機(jī)速度和位置進(jìn)行估計(jì),然后與GPS的輸出值進(jìn)行對比,從而判斷GPS輸出導(dǎo)航信息是否有誤。由于通過積分得到的位置信息總是存在誤差的,時(shí)間越長誤差越大。在不增加傳感器成本的基礎(chǔ)上盡量減小積分誤差,需要通過一定的算法補(bǔ)償來提高精度,本文后面將詳細(xì)介紹這部分。

      2 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的GPS欺騙檢測方法

      無人機(jī)受限于成本,其使用的傳感器多為廉價(jià)MEMS傳感器,因此精度低、可靠性差。為了提高無人機(jī)的導(dǎo)航精度,人們通常會使用多傳感器數(shù)據(jù)融合的方式來提高精度,如pixhawk飛控系統(tǒng),就使用了陀螺儀、加速度計(jì)、氣壓計(jì)、磁力計(jì)、GPS等多種典型的傳感器。然而采用多傳感器的方式關(guān)鍵在于如何有效地融合各種數(shù)據(jù),因此本文提出的基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機(jī)GPS欺騙檢測需要解決的主要問題之一就是,在不使用GPS的情況下如何有效融合其它傳感器的數(shù)據(jù)。

      2.1 GPS欺騙檢測整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

      本文提出的無人機(jī)GPS欺騙檢測方法通過比較慣導(dǎo)組合方案[14-15]加Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]修正得到的位置信息與GPS輸出位置信息,從而判斷GPS是否受到欺騙。

      該方法有兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn):第一個(gè)是使用帶延遲的擴(kuò)展卡爾曼濾波器,解決多傳感器數(shù)據(jù)不同步的問題;第二個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在不增加傳感器成本的基礎(chǔ)上提高無GPS信號時(shí)輸出位置信息的精度,整體的檢測流程如圖5所示。GPS欺騙檢測器相對于無人機(jī)原有的導(dǎo)航估計(jì)器只有兩個(gè)不同點(diǎn):1)GPS檢測器估計(jì)速度、位置等導(dǎo)航信息不依賴GNSS接收機(jī)的輸入;2)加速度計(jì)的輸出經(jīng)過Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正。

      圖5 GPS欺騙檢測流程圖

      由于在無人機(jī)振動環(huán)境下(50~300 Hz),加速度計(jì)具有較大的噪聲,而且噪聲特性由于其非線性和隨機(jī)性而難以建模,所以使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對加速度的輸出進(jìn)行校正。

      在GPS信號正常時(shí)使用無人機(jī)導(dǎo)航信息估計(jì)器輸出的加速度信息作為期望值,訓(xùn)練Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成,使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正后加速度值與陀螺儀數(shù)據(jù)積分,將預(yù)測出無人機(jī)的速度和位置。由于積分后得到速度和位置存在累積誤差,使用磁力計(jì)和氣壓計(jì)做測量更新,即可得到較為準(zhǔn)確的速度和位置。然后與無人機(jī)導(dǎo)航信息估計(jì)器輸出的速度和位置比較,即可判斷是否存在GPS欺騙。

      2.2 帶延遲卡爾曼濾波器

      擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)在最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,為了在無人機(jī)上能夠在線實(shí)現(xiàn)濾波采用松組合模式。以系統(tǒng)慣性導(dǎo)航為狀態(tài)方程預(yù)測無人機(jī)的速度位置狀態(tài),以磁力計(jì)所測偏航角、氣壓計(jì)所測海拔高度、GPS速度位置信息為觀測量進(jìn)行預(yù)測更新。

      不妨設(shè)狀態(tài)方程和測量方程的離散形式為:

      xk=Φk|k-1xk-1+wk-1

      zki=Hkixki+vki

      (1)

      預(yù)測更新方程:

      (2)

      測量更新方程:

      Pk=(I-KkHk)Pk|k-1

      (3)

      在式(1)中,將當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)xk與上一時(shí)刻狀態(tài)xk-1通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Φk|k-1聯(lián)系起來。由于從角速度到姿態(tài)的變換關(guān)系是非線性的,所以需要使用泰勒級數(shù)進(jìn)行線性化處理??紤]到無人機(jī)計(jì)算能力有限,通常取到一階泰勒展開即可。在泰勒展開式當(dāng)中會含有與時(shí)間相關(guān)的狀態(tài)量,所以狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Φk|k-1是隨時(shí)間變化的。

      通常無人機(jī)使用的各個(gè)傳感器沒有進(jìn)行同步,而且傳感器更新頻率不一樣。如式(3)所示,每當(dāng)一個(gè)傳感器數(shù)據(jù)到來時(shí),就進(jìn)行一次測量更新。又由于加速度計(jì)和陀螺的數(shù)據(jù)更新頻率遠(yuǎn)高于其它傳感器,所以需要將加速度計(jì)和陀螺預(yù)測值存儲在緩存中,當(dāng)其它傳感器數(shù)據(jù)更新時(shí),取出緩存中最老的數(shù)據(jù)進(jìn)行EKF濾波,也就是說EKF運(yùn)行在延時(shí)域,這樣就可以解決傳感器數(shù)據(jù)不同步的問題。

      2.3 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高導(dǎo)航精度

      由于MEMS加速度計(jì)在振動環(huán)境下誤差模型難以建立,因此必須采用其他手段輔助慣導(dǎo)來修正累計(jì)誤差。本文采用的是Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、算法簡單。而且具備記憶功能,通過測試發(fā)現(xiàn)其能夠有效地解決那些未建模的誤差估計(jì)問題,具體結(jié)構(gòu)如圖6所示。

      圖6 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

      如圖6所示,是一個(gè)3輸入3輸出的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中輸入是加速度,期望輸出是速度。圖中W表示權(quán)值,vs表示記憶層的值,記憶層的值可以理解為上一時(shí)刻的速度。假設(shè)f表示激活函數(shù),b表示偏置值,那么輸入輸出關(guān)系可以表示為式(4)所示形式。由式(4)可知,當(dāng)前輸出的速度不僅與當(dāng)前的加速度有關(guān),而且與歷史的加速度有關(guān),這就是記憶能力的體現(xiàn)。對于圖6所示的這種遞歸結(jié)構(gòu),可以視為一個(gè)動態(tài)系統(tǒng),要保證系統(tǒng)是穩(wěn)定的,權(quán)值矩陣W3的最大奇異值應(yīng)小于1。權(quán)值矩陣W3滿足最大奇異值的約束,不僅可以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性還會使網(wǎng)絡(luò)具有遺忘特性。這種遺忘特性的具體表現(xiàn)就是,歷史上很久遠(yuǎn)輸入的加速度對當(dāng)前速度沒有影響。無人機(jī)在空氣中運(yùn)動始終受到阻力的作用,在沒有動力的情況下速度會逐漸趨于零,也就是說很久遠(yuǎn)的加速度對當(dāng)前速度是沒有影響的,由此說明圖6所示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適合于預(yù)測無人機(jī)的速度。

      (4)

      Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程與前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,將網(wǎng)絡(luò)中的vs視為輸入即可將Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等價(jià)于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是說,圖6所示Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)可以等價(jià)為一個(gè)7輸入3輸出的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法相當(dāng)之多,本文不再贅述。如圖7所示,為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測流程圖。記憶速度的vs初值可以設(shè)置為0,權(quán)值矩陣可以選取值在-1~1之間的隨機(jī)數(shù),W3可以由一個(gè)隨機(jī)矩陣除以其最大奇異值得到。在將加速度輸入網(wǎng)絡(luò)之前,需將加速度進(jìn)行歸一化處理,這樣有利于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

      圖7 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測流程圖

      3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

      3.1 GPS欺騙檢測測試裝置

      在本實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中為了方便測試,本文在PX4開源飛控平臺上進(jìn)行測試。在PX4中導(dǎo)航解算的算法流程為圖5中右側(cè)虛線框部分。其核心算法是以慣性導(dǎo)航為狀態(tài)方程,其它傳感器數(shù)據(jù)為觀測量通過帶延遲的卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

      圖8 測試系統(tǒng)實(shí)物圖

      如圖8所示,左側(cè)為GPS信號模擬器,可以生成指定路徑的GPS欺騙信號。右側(cè)為無人機(jī)系統(tǒng),其使用的GNSS接收機(jī)為Ublox M8N,該接收機(jī)屬于多模接收機(jī),除了接收GPS衛(wèi)星信號外,還能接收北斗、伽利略、GLONASS等衛(wèi)星的信號。所以,在戶外信號良好的情況下,單純模擬GPS信號會對無人機(jī)產(chǎn)生怎樣的影響還有待探究。GPS模擬器生成的欺騙信號軌跡如圖9(a)所示,圖(b)為真實(shí)坐標(biāo)位置為電子科技大學(xué)體育館。其中折線為設(shè)計(jì)路徑,平滑曲線為經(jīng)GPS信號模擬軟件平滑后的線。

      圖9 GPS模擬器生成軌跡圖

      3.2 GPS欺騙檢測實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

      首先,在GPS欺騙信號情況下,測試無人機(jī)運(yùn)動行為。如圖10所示,無人機(jī)設(shè)置為定點(diǎn)模式,即依賴GNSS信號接收進(jìn)行位置控制。在0 s時(shí)啟動GPS欺騙信號模擬器,在第10~30 s無人機(jī)略微有向左移動,在第30 s之后,無人機(jī)迅速向左前方移動直至由于安全繩的拖拽而墜落地面。這說明GPS欺騙能夠使無人機(jī)偏離既定位置運(yùn)動,可以誘發(fā)產(chǎn)生一些災(zāi)害性的后果。從實(shí)驗(yàn)可知,無人機(jī)位置受到欺騙時(shí),無人機(jī)不會立即產(chǎn)生誤動作而是需要一個(gè)時(shí)間的累積才產(chǎn)生明顯的偏離,這就為GPS欺騙檢測預(yù)留了時(shí)間。

      圖10 無人機(jī)GPS欺騙測試

      GPS欺騙檢測過程分為兩個(gè)階段:訓(xùn)練階段,檢測階段。訓(xùn)練階段時(shí),系統(tǒng)能夠判斷當(dāng)前環(huán)境無GNSS欺騙信號,并且將使用導(dǎo)航估計(jì)器輸出的速度訓(xùn)練Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的速度。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)為3層,輸入神經(jīng)元和輸出神經(jīng)元分別為3個(gè),隱藏層神經(jīng)元為4個(gè),激活函數(shù)選為arctan函數(shù)。

      圖11 欺騙過程中GNSS接收機(jī)位置輸出

      在檢測階段,每隔1 s檢測一次是否存在GPS欺騙,如果不存在欺騙則每隔10 s校正圖5中GPS欺騙檢測器的速度和位置。如圖12所示,為GNSS信號正常即不存在GPS欺騙時(shí)導(dǎo)航估計(jì)器輸出位置與GPS欺騙檢測器輸出位置之差。圖中累計(jì)觀測時(shí)長為134 s,兩者高度方向誤差在0.2 m之內(nèi),水平方向誤差在2 m之內(nèi)。

      圖12 GNSS信號正常時(shí)導(dǎo)航估計(jì)器與GPS欺騙檢測器位置輸出誤差

      在實(shí)驗(yàn)中總共進(jìn)行了5次GPS欺騙檢測,時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)為無人機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間。具體實(shí)驗(yàn)方法是首先讓無人機(jī)定點(diǎn)懸停,然后同時(shí)開啟GPS信號模擬發(fā)生器和電腦端的檢測系統(tǒng)。在實(shí)驗(yàn)中可以觀測到無人機(jī)受到GPS欺騙時(shí)不能保持懸停狀態(tài),會被偽造的GPS信號干擾從而亂飛或者墜地。具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 GPS欺騙檢測結(jié)果

      根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,本文提出的基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機(jī)GPS檢測方法能夠在3~6 s的時(shí)間內(nèi)有效的檢測出GPS欺騙。

      4 結(jié)束語

      GPS欺騙能對無人機(jī)的控制產(chǎn)生災(zāi)難性的影響,在無人機(jī)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該考慮這種風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際的應(yīng)用中必須時(shí)刻保證無人機(jī)不被GPS欺騙或者必須要能夠快速有效地檢測出GPS欺騙。本文提出的基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的GPS檢測方法通過實(shí)驗(yàn)證明了其能夠快速有效地檢測出GPS欺騙,具有十分廣闊的應(yīng)用前景。

      猜你喜歡
      接收機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)星
      miniSAR遙感衛(wèi)星
      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無線通信干擾探究
      電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
      靜止衛(wèi)星派
      科學(xué)家(2019年3期)2019-08-18 09:47:43
      一種用于調(diào)幅接收機(jī)AGC的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      一種面向ADS-B的RNSS/RDSS雙模接收機(jī)設(shè)計(jì)
      電子制作(2018年19期)2018-11-14 02:36:40
      數(shù)字接收機(jī)故障維修與維護(hù)
      電子制作(2016年1期)2016-11-07 08:42:41
      Puma" suede shoes with a focus on the Product variables
      基于多接收機(jī)的圓周SAR欺騙干擾方法
      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機(jī)控制模型建立
      復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于WiFi的室內(nèi)LBS應(yīng)用
      贡山| 江阴市| 岱山县| 开远市| 石城县| 边坝县| 准格尔旗| 清徐县| 四平市| 镇江市| 高雄市| 萨嘎县| 腾冲县| 斗六市| 平乡县| 二手房| 墨玉县| 雅江县| 日照市| 长治县| 正宁县| 思南县| 无为县| 塘沽区| 景洪市| 韶山市| 临朐县| 化隆| 湛江市| 沂南县| 黄山市| 肃北| 磴口县| 阳春市| 吉安市| 新和县| 阜阳市| 波密县| 灵寿县| 安徽省| 双桥区|