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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航信號(hào)欺騙干擾檢測(cè)

      2022-01-25 06:49潘海濤蔡成林
      現(xiàn)代電子技術(shù) 2022年1期
      關(guān)鍵詞:偽距接收機(jī)載波

      潘海濤,蔡成林

      (1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.湘潭大學(xué) 自動(dòng)化與電子信息學(xué)院,湖南 湘潭 411105)

      0 引 言

      全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)的欺騙干擾被認(rèn)為是生命安全(SoL)應(yīng)用程序的主要威脅,這些應(yīng)用程序主要依賴于使用沒(méi)有信號(hào)或數(shù)據(jù)級(jí)保護(hù)的開(kāi)放服務(wù)(OS),故衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)欺騙干擾檢測(cè)是必不可少的。經(jīng)過(guò)研究人員的努力,目前已經(jīng)提出了許多有效的欺騙干擾檢測(cè)技術(shù):載噪比監(jiān)測(cè)、利用信號(hào)到達(dá)時(shí)間和捕獲相關(guān)峰聯(lián)合檢測(cè)的欺騙式干擾檢測(cè)、多天線欺騙識(shí)別、使用合成數(shù)組的欺騙識(shí)別、使用到達(dá)方向(DOA)進(jìn)行欺騙識(shí)別、載波相位差的欺騙干擾檢測(cè)、使用信號(hào)質(zhì)量監(jiān)控(SQM)、與其他定位技術(shù)例如慣導(dǎo)的一致性檢測(cè)、代碼和相位速率一致性檢查、接收星歷信息的一致性檢查和接收者自主完好性監(jiān)測(cè)(RAIM)。

      鑒于文獻(xiàn)[5]提出包括Position?Velocity?Time(PVT)結(jié)果、偽距、多普勒、載波相位等中間觀測(cè)量多節(jié)點(diǎn)協(xié)同欺騙干擾檢測(cè)算法;文獻(xiàn)[6]提出偽距雙差、衛(wèi)星與載體的距離雙差以及衛(wèi)星鐘差雙差計(jì)算得到誤差值;韓國(guó)航空航天協(xié)會(huì)通過(guò)監(jiān)視位置、測(cè)量值、信號(hào)功率和導(dǎo)航消息檢測(cè)欺騙攻擊;文獻(xiàn)[8]提出了一種方法從載波相位觀測(cè)和導(dǎo)航信息中精確估計(jì)一對(duì)固定天線之間的到達(dá)頻率差的一致性檢測(cè)方法,效果明顯,導(dǎo)航信號(hào)觀測(cè)值對(duì)于欺騙干擾檢測(cè)至關(guān)重要;文獻(xiàn)[9]提出機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)欺騙干擾的模型。本文提出選取觀測(cè)值:衛(wèi)星號(hào)、偽距、載波相位、多普勒值、信噪比、接收機(jī)鐘差和接收機(jī)時(shí)鐘頻漂作為特征點(diǎn)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸入,然后對(duì)此進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)便可以檢測(cè)欺騙干擾。

      1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺騙干擾檢測(cè)算法

      1.1 數(shù)據(jù)采集

      研究人員通過(guò)從遠(yuǎn)程位置收集GPS信號(hào)來(lái)模擬測(cè)量信號(hào),使用有源GPS SMA天線在相距約100 m的兩個(gè)位置收集大量GPS信號(hào),將位置1收集的數(shù)據(jù)作為正確的GPS數(shù)據(jù),而在位置2收集的數(shù)據(jù)則是欺騙干擾者打算稍后重播的欺騙數(shù)據(jù),正確數(shù)據(jù)和欺騙數(shù)據(jù)分別標(biāo)記為0和1,將兩個(gè)標(biāo)記的數(shù)據(jù)組合起來(lái),得到用于測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集。使用的軟件是開(kāi)源的gnsssdrgui.exe和開(kāi)源的rtknavi.exe。

      1.2 特征提取

      從接收到的GPS信號(hào)中提取以下參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征:衛(wèi)星號(hào)、偽距、載波相位、多普勒頻移、信噪比、接收機(jī)鐘差、接收機(jī)頻漂。

      信噪比(SNR):表示將GPS信息的信號(hào)與噪聲和干擾混合后的強(qiáng)度。可以使用特定算法從接收到的信號(hào)中進(jìn)行測(cè)量和計(jì)算。

      偽距:每顆GPS衛(wèi)星都有一個(gè)唯一的Gold碼,其自相關(guān)函數(shù)具有等邊三角形形狀,當(dāng)相關(guān)性完善時(shí),它的峰值就會(huì)出現(xiàn)。通過(guò)將Gold代碼與其接收機(jī)生成的副本進(jìn)行互相關(guān),可以使用此特性查找信號(hào)從衛(wèi)星到接收機(jī)的傳播時(shí)間。計(jì)算出的時(shí)間差Δ與光速一起用于估計(jì)衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離,即偽距。

      式中:是接收機(jī)的接收時(shí)間;是衛(wèi)星的傳輸時(shí)間。

      GPS信號(hào)和參考信號(hào)的相位差定義為:

      式中是相位模糊度。通過(guò)對(duì)時(shí)間進(jìn)行微分,可以計(jì)算出接收到的GPS信號(hào)和參考信號(hào)之間的頻率差,這種差異是多普勒頻移f 的指標(biāo),即:

      1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

      在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)中,每個(gè)神經(jīng)元都有一個(gè)激活函數(shù),兩個(gè)神經(jīng)元之間的每個(gè)連接都有一個(gè)權(quán)重。第一層中神經(jīng)元的激活和偏置分別由表示。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層是輸入層并具有激活作用=x ,其中,x 是從每個(gè)接收到的GPS信號(hào)中提取的輸入特征向量。從(-1)層的第個(gè)神經(jīng)元到層中的神經(jīng)元權(quán)重由表示。因此,可以計(jì)算如下:

      式中(?)稱為激活函數(shù)。最廣泛使用的激活函數(shù)是Sigmoid、雙曲正切(Tanh)和校正線性單位(ReLU),如下所示:

      反向傳播算法用于最小化損失函數(shù)并找到最佳權(quán)重和偏差值,即如何更改網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置來(lái)改變損失函數(shù)值。最終通過(guò)它能夠計(jì)算損失函數(shù)與權(quán)重和偏置之間的偏導(dǎo)數(shù)。

      使用輸入初始化權(quán)重和偏差的初始化值,可以使用式(9)和式(10)計(jì)算輸出,它是對(duì)攻擊存在與否的預(yù)測(cè),目的是最小化損失函數(shù),該損失函數(shù)是獲得的輸出與期望輸出之間的誤差。該損失函數(shù)定義為:式中:是單個(gè)輸入向量,的期望輸出,是相同給定輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出;是訓(xùn)練樣本的總數(shù);是網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù)。

      反向傳播算法用于最小化損失函數(shù)并找到最佳權(quán)重和偏差值。通過(guò)計(jì)算關(guān)于和的偏導(dǎo)數(shù)找到代價(jià)函數(shù)的最小值。因此,考慮一個(gè)單獨(dú)的訓(xùn)練示例,將第層中節(jié)點(diǎn)的誤差定義為:

      或通過(guò)以下方式以矩陣形式表示:

      式中T表示轉(zhuǎn)置操作。通過(guò)使用式(14)和式(15),可以計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中所有層的誤差。因此,成本函數(shù)相對(duì)于權(quán)重和偏差的梯度可以表示為:

      接下來(lái),可以使用以下公式更新=-1,-2,…,2的權(quán)重和偏差值:

      式中是正則化項(xiàng)。

      圖1總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程,包括前饋和反向傳播算法。

      圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖

      2 實(shí)驗(yàn)及仿真

      2.1 欺騙干擾

      接收的數(shù)據(jù)使用智領(lǐng)通信研發(fā)的KDZL?SDR?EL01通用軟件無(wú)線電,以超過(guò)正常接收機(jī)接收功率4 dB以上的功率重新播發(fā)到目標(biāo)接收機(jī),即可成功欺騙接收機(jī),如圖2,圖3所示,在1 000歷元時(shí)看到觀測(cè)值發(fā)生了變化,證明被欺騙干擾了。

      圖2 載波相位觀測(cè)圖

      圖3 多普勒觀測(cè)圖

      2.2 數(shù)據(jù)集劃分

      考慮到輸入數(shù)據(jù)的單位不一樣,有些數(shù)據(jù)的范圍可能特別大,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng);其次,數(shù)據(jù)范圍大的輸入在模式分類中的作用可能會(huì)偏大,故訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前一般需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理。在Matlab軟件里使用的歸一化函數(shù)為mapminmax。為了進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,必須對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行以下劃分:

      1)訓(xùn)練集:用于訓(xùn)練模型,找出最佳的和。

      2)驗(yàn)證集:用以確定模型超參數(shù),選出最優(yōu)模型。

      3)測(cè)試集:僅用于對(duì)訓(xùn)練好的最優(yōu)函數(shù)進(jìn)行性能評(píng)估。

      必須保證測(cè)試集完全獨(dú)立,直到模型調(diào)整和參數(shù)訓(xùn)練全部完成前將測(cè)試集進(jìn)行封存。

      2.3 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      在Matlab 2018軟件里使用newff創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,設(shè)置的隱含層數(shù)為1,隱含層神經(jīng)元為20個(gè),激活函數(shù)使用Tanh。

      2.4 欺騙干擾檢測(cè)

      網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好之后進(jìn)行仿真測(cè)試,采用sim函數(shù)得出預(yù)測(cè)值,繪制標(biāo)簽值與預(yù)測(cè)值的接收者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲線來(lái)評(píng)價(jià)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺騙與正確信號(hào)分類模型的好壞,曲線越靠近軸、越接近坐標(biāo)軸上方效果越好,圖4是混雜有欺騙信號(hào)和真實(shí)信號(hào)的檢測(cè)效果評(píng)價(jià)圖,圖5表示系統(tǒng)的檢測(cè)概率。從圖中可以得出,模型的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了83%,從而驗(yàn)證了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)欺騙干擾檢測(cè)模型是行之有效的,同時(shí)也印證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性數(shù)據(jù)的泛化、預(yù)測(cè)和分類的能力。

      圖4 有真實(shí)和欺騙信號(hào)的ROC

      圖5 檢測(cè)概率

      3 結(jié) 語(yǔ)

      本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)真實(shí)和虛假的導(dǎo)航信號(hào)進(jìn)行二分類,采集了衛(wèi)星號(hào)、偽距、載波相位、多普勒值、信噪比、接收機(jī)鐘差和接收機(jī)頻漂等主要特征點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,形成一個(gè)有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)仿真測(cè)試證明此方法的有效性。但是目前此方法適用于后處理階段,因此,本文所提出的方法在未來(lái)可以向在線訓(xùn)練、在線學(xué)習(xí)方向發(fā)展,同時(shí)也可增加特征點(diǎn)的個(gè)數(shù),使得學(xué)習(xí)效果更明顯、檢測(cè)概率更高。

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