葉 潤，劉 鵬，張凌浩, 王 勝, 唐 超

(1.電子科技大學(xué) 自動(dòng)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(hào)的過程中，由于其使用的民用信號(hào)強(qiáng)度低、載波頻率固定、信號(hào)結(jié)構(gòu)公開、信號(hào)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(cè)和持續(xù)的周期性滑碼，最終導(dǎo)致災(zāi)難性后果。

針對(duì)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(cè)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(cè)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(cè)距碼導(dǎo)航電文調(diào)制在載波信號(hào)上廣播到地球表面，接收機(jī)[7-8]檢測(cè)衛(wèi)星信號(hào)并實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星信號(hào)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(hào)。干擾型欺騙的欺騙信號(hào)對(duì)于真實(shí)信號(hào)的影響是以噪聲的形式存在的。誘導(dǎo)型欺騙對(duì)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(hào)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(hào)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(hào)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(hào)，然后再將其轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)接收機(jī)。這樣欺騙信號(hào)和真實(shí)信號(hào)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(hào)。根據(jù)欺騙實(shí)現(xiàn)和檢測(cè)欺騙的難度將生成式欺騙又分為，初級(jí)生成式欺騙、中級(jí)生成式欺騙和高級(jí)生成式欺騙，如圖3所示。初級(jí)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(jí)生成式欺騙需要接收真實(shí)的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)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(hào)與多衛(wèi)星生成的欺騙信號(hào)存在較大差別。高級(jí)生成式欺騙是在中級(jí)生成式欺騙的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，利用多天線對(duì)目標(biāo)接收機(jī)進(jìn)行聯(lián)合欺騙。對(duì)于高級(jí)生成式欺騙實(shí)現(xiàn)是極其困難的，接收機(jī)要檢測(cè)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(cè)技術(shù)

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

圖4 GPS欺騙檢測(cè)技術(shù)

接收信號(hào)強(qiáng)度檢測(cè)依據(jù)的基本原理是，真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)強(qiáng)度隨時(shí)間的變化關(guān)系與欺騙信號(hào)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(duì)功率來區(qū)分的。真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)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(dòng)對(duì)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(dòng)容易導(dǎo)致位置的跳變。利用真實(shí)信號(hào)和欺騙干擾信號(hào)強(qiáng)度的差異即可檢測(cè)出GPS欺騙。

除高級(jí)生成式欺騙以外，欺騙信號(hào)都是從單一天線發(fā)射出來的。從單一天線發(fā)出的信號(hào)具有單一的方向，那么欺騙信號(hào)DOA和真實(shí)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)DOA是不一樣的。檢測(cè)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(duì)比檢測(cè)是認(rèn)為欺騙干擾信號(hào)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(cè)出欺騙信號(hào)。而實(shí)際民用接收機(jī)的檢測(cè)精度是不足以檢測(cè)出這種差異的，要達(dá)到檢測(cè)精度勢(shì)必增加接收機(jī)的制造成本，這就大大限制了雙頻功率對(duì)比檢測(cè)使用的范圍。

基于多傳感器的GPS欺騙檢測(cè)技術(shù)。對(duì)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(cè)。基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的GPS欺騙檢測(cè)是利用除GPS以外的其它傳感器對(duì)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(duì)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(cè)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(huì)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(cè)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(cè)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本文提出的無人機(jī)GPS欺騙檢測(cè)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(hào)時(shí)輸出位置信息的精度，整體的檢測(cè)流程如圖5所示。GPS欺騙檢測(cè)器相對(duì)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(cè)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(cè)流程圖

由于在無人機(jī)振動(dòng)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(duì)加速度的輸出進(jìn)行校正。

在GPS信號(hào)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(cè)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(cè)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(cè)無人機(jī)的速度位置狀態(tài)，以磁力計(jì)所測(cè)偏航角、氣壓計(jì)所測(cè)海拔高度、GPS速度位置信息為觀測(cè)量進(jìn)行預(yù)測(cè)更新。

不妨設(shè)狀態(tài)方程和測(cè)量方程的離散形式為：

xk=Φk|k-1xk-1+wk-1

zki=Hkixki+vki

(1)

預(yù)測(cè)更新方程：

(2)

測(cè)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(jí)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(huì)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(cè)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(cè)值存儲(chǔ)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(dòng)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(cè)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(duì)于圖6所示的這種遞歸結(jié)構(gòu)，可以視為一個(gè)動(dòng)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(huì)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(duì)當(dāng)前速度沒有影響。無人機(jī)在空氣中運(yùn)動(dòng)始終受到阻力的作用，在沒有動(dòng)力的情況下速度會(huì)逐漸趨于零，也就是說很久遠(yuǎn)的加速度對(duì)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(cè)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(cè)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(cè)流程圖

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 GPS欺騙檢測(cè)測(cè)試裝置

在本實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中為了方便測(cè)試，本文在PX4開源飛控平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)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(cè)量通過帶延遲的卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

圖8 測(cè)試系統(tǒng)實(shí)物圖

如圖8所示，左側(cè)為GPS信號(hào)模擬器，可以生成指定路徑的GPS欺騙信號(hào)。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(hào)外，還能接收北斗、伽利略、GLONASS等衛(wèi)星的信號(hào)。所以，在戶外信號(hào)良好的情況下，單純模擬GPS信號(hào)會(huì)對(duì)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(hào)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(hào)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(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

首先，在GPS欺騙信號(hào)情況下，測(cè)試無人機(jī)運(yùn)動(dòng)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(hào)接收進(jìn)行位置控制。在0 s時(shí)啟動(dòng)GPS欺騙信號(hào)模擬器，在第10～30 s無人機(jī)略微有向左移動(dòng)，在第30 s之后，無人機(jī)迅速向左前方移動(dòng)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(dòng)，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(huì)立即產(chǎn)生誤動(dòng)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(cè)預(yù)留了時(shí)間。

圖10 無人機(jī)GPS欺騙測(cè)試

GPS欺騙檢測(cè)過程分為兩個(gè)階段：訓(xùn)練階段，檢測(cè)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(hào)，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(cè)階段，每隔1 s檢測(cè)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(cè)器的速度和位置。如圖12所示，為GNSS信號(hào)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(cè)器輸出位置之差。圖中累計(jì)觀測(cè)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(hào)正常時(shí)導(dǎo)航估計(jì)器與GPS欺騙檢測(cè)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(cè)，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(hào)模擬發(fā)生器和電腦端的檢測(cè)系統(tǒng)。在實(shí)驗(yàn)中可以觀測(cè)到無人機(jī)受到GPS欺騙時(shí)不能保持懸停狀態(tài)，會(huì)被偽造的GPS信號(hào)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(cè)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(cè)方法能夠在3～6 s的時(shí)間內(nèi)有效的檢測(cè)出GPS欺騙。

4 結(jié)束語

GPS欺騙能對(duì)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(cè)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(cè)方法通過實(shí)驗(yàn)證明了其能夠快速有效地檢測(cè)出GPS欺騙，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。