基于信道差异和决策融合的欺骗干扰检测识别

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1、硕士学位论文题目:基于信道差异和决策融合的欺骗干扰检测识别研究生秦源专业电子与通信工程指导教师孙闽红副教授完成日期2016年3月杭州电子科技大学硕士学位论文基于信道差异和决策融合的欺骗干扰检测识别研究生：秦源指导教师：孙闽红副教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityFortheDegreeofMasterSpoofingDetectionBasedonChannelDifferenceandDecisionFusionCandidate:YuanQin

2、Supervisor:AssociateProf.MinhongSunMarch，2016杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明：所呈交的学位论文本人邦重声明，是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引巧的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体。，均己在文中Ｗ明确方式标明申请学位论文与资料若有不实之处一，本人承担切相关责任。（＾论文作者签名：日期：若｜（年月＼日＾学位论文使用授权说明

3、本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定：研，即究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学，发表论文或。本人保证毕业离校后使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，、允许查阅和借阅论文，可缩印或其；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容允许采用影印它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）＾＜＾论文作者签名日期｜：年令月＾日（＾指导教师签名；日期；年？月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要欺骗式干扰是指干扰机发射假信号，

4、它和真实信号具有相同的参数，能导致接收机锁定假信号，无法获得正确的定时定位信息，从而达到欺骗的目的。相比于压制式干扰，欺骗干扰隐蔽性更强、装置更简单、更不容易被发现，逐渐成为卫星导航和雷达通信系统面临的主要威胁。如何实现对卫星导航欺骗干扰及时准确的检测成为当前卫星通信安全领域的重要问题之一。本文分别从统计学理论和机器学习理论两方面进行欺骗干扰的检测和识别。现有的欺骗干扰检测方法忽视了卫星信道与欺骗干扰信道之间的差异，并且没有把决策融合的思想用于欺骗干扰识别。本文针对上述不足开展研究，主要研究工作如下：1.介绍了卫星导航抗欺

5、骗干扰的研究背景和研究意义，分析了国内外卫星导航抗欺骗干扰的研究现状，并分别对比了已有的欺骗干扰检测算法和抑制算法的优缺点，阐述了国内外决策融合算法的研究现状及应用，并总结了决策融合方法的优点。2.从统计学理论的角度提出了基于信道统计特性差异的欺骗干扰检测方法。首先介绍了干扰检测和识别的过程，卫星通信中的概率分布模型和描述卫星信道的Lutz模型，然后给出了拟合优度检测中的Kolmogorov-Smirnov(KS)检测、Cramer-vonMises(CVM)检测和Anderson-Darling(AD)检测方法步骤，最后

6、基于拟合优度分别对两种状态下的卫星信道进行欺骗干扰检测，实验证明，这种方法是可行的且是有效的。3.研究了决策融合重要基础理论，首先介绍多分类器组合的方法：串行、并行和层次级联等，接着介绍了认知频谱感知中的AND准则、OR准则和K/N准则，最后基于贝叶斯风险最小准则和错误最小概率准则推导了最优融合情况下的K和N。4.从机器学习理论角度提出了基于决策融合的欺骗干扰识别。首先对真实信号和欺骗干扰信号进行小波系数分解和奇异值分解，并将结果作为它们的特征向量，然后基于这些特征向量分别用支持向量机，神经网络和决策树进行识别并将结果输出

7、，最后基于K/N准则对三个分类器的结果进行决策融合，得到最终识别结果。实验证明，决策融合的方法能充分利用不同分类器的优点，提高整体识别率和系统性能。关键词：卫星导航，欺骗干扰检测，拟合优度检测，特征提取，分类识别，决策融合I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTGNSSspoofingisanintentionaljamming,whichisverysimilartoatruenavigationsignal.SpoofinginterferencedeceivesaGPSreceivertocapturethej

8、ammingsignal,whichmaycauseserioussecurityproblems,suchaserroneoussynchronizationtimeandfalseposition.Comparedwiththeblanketjamming,spoofingjamminghasbet