一种基于多尺度眼图的准确GNSS欺骗检测方法
Chuanyu Wu1,2, Yuanfa Ji1,3, Xiyan Sun1,4
1Information and Communication School, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 13, 2025
概括
这项研究引入了一种用于检测全球导航卫星系统 (GNSS) 伪造的新方法. 使用多尺度Canny算法的眼睛图表检测方法显著提高了伪造检测率和覆盖范围.
科学领域:
- 导航系统 导航系统
- 信号处理 信号处理
- 网络安全 网络安全
背景情况:
- 全球导航卫星系统 (GNSS) 的安全性至关重要.
- 传统的伪造检测方法的检测率低,覆盖范围有限.
- 像相关性峰值扭曲分析这样的现有技术存在局限性.
研究的目的:
- 为GNSS伪造检测提出一个改进的方法.
- 与现有技术相比,提高检测准确度和覆盖范围.
- 引入基于多级卡尼算法,具有最小误判概率 (EDDM-MSC-MMP) 的眼睛图谱检测方法.
主要方法:
- 使用了具有最小误判概率 (MSC-MMP) 的多尺度Canny算法,从接收器相关值生成的眼睛图中提取边缘.
- 使用最小误判概率计算图像值,以确保边缘精度.
- 应用EDDM-MSC-MMP方法来检测暗示伪造信号的微妙变化.
主要成果:
- 该MSC-MMP算法表现出优于传统的边缘提取方法的性能,实现了超过0.072.07的最佳数据集尺度F分数 (ODS-F) 改进.
- 与信号质量监测 (SQM) 和载体与噪声比率方法相比,EDDM-MSC-MMP方法的伪造检测覆盖率提高了60%以上.
- 在TEXBAT数据集中实现了最高的检测率.
结论:
- EDDM-MSC-MMP方法在GNSS伪造检测可靠性和覆盖范围方面取得了重大进展.
- 这种方法为识别GNSS中伪造信号提供了有效的解决方案.
- 这项研究强调了眼睛图形分析与高级算法相结合的潜力,以实现强大的GNSS安全性.
