衛(wèi)星授時信號干擾影響現(xiàn)狀分析

宋 艷，應(yīng)斌杰

（國網(wǎng)浙江省電力有限公司 麗水供電公司，浙江 麗水 323000）

0 引 言

GPS等衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對軍事和民用領(lǐng)域都產(chǎn)生了革命性的影響。基于衛(wèi)星的定位、導(dǎo)航和授時（Positioning，Navigation and Timing，PNT）設(shè)備廣泛應(yīng)用于各個國民經(jīng)濟行業(yè)[1]。近年來，GNSS/GPS干擾已經(jīng)逐漸出現(xiàn)在實際應(yīng)用過程中，衛(wèi)星導(dǎo)航存在先天的脆弱性，信號強度弱，頻點和格式信息公開，易受阻擋、干擾，甚至是欺騙。有報道指出，一個價值29美元的設(shè)備就可以對GPS信號進(jìn)行阻塞甚至欺騙[2]。欺騙是一種干擾形式，欺騙干擾源使用類似GNSS信號來影響導(dǎo)航接收機的正常工作，使其計算出錯誤的位置、速度或時間。2008年，英國政府測試使用兩個低成本干擾器阻塞了北海30 km范圍內(nèi)的GPS信號[3]。2015年，阿里巴巴移動通信安全部門的研究人員利用簡易的欺騙干擾源成功實施了對Apple Watch和華為手機的時間和位置欺騙[4]。虛假GNSS/GPS信號被播發(fā)到接收機上會造成位置、時間、導(dǎo)航出現(xiàn)誤差，從而影響人們的交通、導(dǎo)航以及日常生活，體現(xiàn)了GNSS系統(tǒng)脆弱的一面。

1 國內(nèi)外抗干擾研究水平的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

經(jīng)過多年的研究與發(fā)展，衛(wèi)星授時抗欺騙干擾研究取得了一定的成果，隨著技術(shù)的進(jìn)步，有以下幾個研究方向和發(fā)展趨勢。

1.1 多手段跟蹤環(huán)路技術(shù)

欺騙干擾技術(shù)不斷發(fā)展，欺騙干擾功率越來越低，尤其入侵式欺騙干擾隱蔽性很強[5]，早期在跟蹤環(huán)路很難發(fā)現(xiàn)，因此需要研究多手段跟蹤環(huán)路技術(shù)有效監(jiān)測到入侵式干擾信號。例如，通過對PLL環(huán)鑒相器輸出信號進(jìn)行譜分析就能檢測出信號中是否含有欺騙信號，利用載波相位跟蹤譜分析實現(xiàn)入侵式欺騙信號檢測。

1.2 智能干擾檢測技術(shù)

自動增益控制（Automatic Gain Control，AGC）是一種在輸入信號變化很大的情況下，通過調(diào)節(jié)可控增益放大器，使輸出信號幅值基本恒定或僅在較小范圍內(nèi)變化的系統(tǒng)[6]。傳統(tǒng)的AGC系統(tǒng)根據(jù)提取的反饋信號可大致分為基于功率檢測和基于峰值檢測兩類。但隨著干擾信號樣式的不同，其期望功率及期望電平不斷變化，傳統(tǒng)AGC系統(tǒng)不能滿足模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog-to-Digital Converter，ADC）接近最小信噪比損耗的要求，因此需要研究自適應(yīng)AGC調(diào)整算法，使得ADC之后損耗接近最小值，從而實現(xiàn)智能干擾檢測[7]。

1.3 多模多頻抗欺騙干擾技術(shù)

繼美國GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)投入使用，并取得重大軍事和經(jīng)濟效益之后，俄羅斯的GLONASS系統(tǒng)、我國的北斗系統(tǒng)以及歐洲的GALILEO系統(tǒng)先后開始建設(shè)，衛(wèi)星導(dǎo)航接收機的多模式兼容已成為衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展趨勢[8,9]。每種衛(wèi)星導(dǎo)航模式中又有多個工作頻點，充分利用多模式多頻的衛(wèi)星導(dǎo)航信號，可大幅提高抗欺騙干擾接收機的性能。

2 抗干擾的理論依據(jù)

傳統(tǒng)欺騙檢測技術(shù)應(yīng)軍事背景需求而產(chǎn)生，基本是應(yīng)用在強對抗、瞄準(zhǔn)式以及持續(xù)的干擾場景下，使得復(fù)雜度和成本等都比較大，而民用授時環(huán)境是靜態(tài)的，有高穩(wěn)時鐘源，因此其對抗技術(shù)有特殊性[10]。在分析研究民用授時環(huán)境下欺騙干擾特征及作用機理的基礎(chǔ)上，結(jié)合欺騙干擾檢測技術(shù)和守時技術(shù)，可大大提高授時接收機的抗欺騙干擾性能，同時降低目標(biāo)實現(xiàn)的復(fù)雜度、施工難度、成本、體積以及功耗等。

2.1 欺騙干擾檢測原理

欺騙干擾的實現(xiàn)基于偽距定位原理，對于一個正常工作的接收機而言，必須得到4顆及以上有效衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，然后求解定位方程組來獲取接收機的位置信息。接收機位置坐標(biāo)(x,y,z)和接收機鐘差Δtu組成的4個未知量的獲取則依賴于衛(wèi)星位置、衛(wèi)星鐘差以及觀測偽距ρ。對應(yīng)的PVT解算方程為：

篡改導(dǎo)航電文或影響偽距觀測結(jié)果，將導(dǎo)致PVT解算結(jié)果出錯。

這里分析通過拉偏碼偽距觀測影響輸出PVT結(jié)果的方法，接收機的碼偽距觀測信息包含了偽距、偽距的1階量（碼速率偏移量）、2階量（碼加速率偏移量）以及3階量（碼加加速率偏移量）。開展碼偽距拉偏時，1階量的變化范圍可以很大，但2階量和3階量要做拉偏時，變化范圍是有限的，尤其對定時型接收機而言，其應(yīng)用場景是靜態(tài)的，一般環(huán)路動態(tài)可承受變化范圍都比較小。針對不同干擾場景情況下的PVT結(jié)算結(jié)果，檢測情況如表1所示。

表1 不同干擾場景下的檢測情況

2.2 時鐘源預(yù)測守時算法

時鐘模型建立包括了時鐘模型描述以及參數(shù)優(yōu)化計算兩個部分。導(dǎo)航接收機正常解算后，就可以利用頻差變化來建立二項式時鐘偏差模型。對于參數(shù)的優(yōu)化計算可以采用最小二乘法、Kalman濾波法以及自適應(yīng)Kalman濾波法等多種手段，這些手段可以有效克服測量噪聲以及測量野值的影響，獲得可靠的模型參數(shù)估計值。

目前，基于線性預(yù)報的多項式模型通過若干階多項式完成對鐘差Clk(t)的描述為：

式中，a0，…，am表示多項式系數(shù)，m為階數(shù)，t0為參考時刻。

在建立模型過程中，首先要確定模型的階數(shù)，時鐘為銣鐘時通常用二階模型就可以加以精確描述，即：

式中，x0，y0，a分別表示銣鐘的鐘差、頻差以及頻差變化率，n（t）為銣鐘的隨機誤差。

在對接收機鐘差進(jìn)行預(yù)測時，本項目采用Kalman濾波完成對模型參數(shù)的優(yōu)化估計。Kalman濾波算法是最小方差意義上的最優(yōu)估計算法。采用動力學(xué)方程（狀態(tài)方程）描述被估計量的動態(tài)變化規(guī)律，被估計量的動態(tài)統(tǒng)計信息由激勵白噪聲的統(tǒng)計信息和動力學(xué)方程確定，由于考慮了銣鐘隨機誤差部分的影響，因而其預(yù)測精度較高且跟蹤性能較強。狀態(tài)變量包括銣鐘的鐘差、頻差以及頻差變化率，連續(xù)形式的狀態(tài)方程為：

式中，n1(t)和n2(t)為相互獨立的白噪聲，分別代表隨機噪聲部分的頻率白噪聲和頻率隨機游走噪聲。若測量間隔為τ，對式（4）進(jìn)行離散化可得狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Φk+1,k和噪聲方差陣Q為：

式中，方差σ12和σ22可由和σ22=π2h-2來確定。

觀測量為鐘差值，則觀測方程為：

式中，n3(k)代表隨機噪聲部分的相位白噪聲，n4(k)為相位量測白噪聲。

觀測方程和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程建立后，依據(jù)Kalman濾波的過程即可完成參數(shù)模型的實施更新。

3 結(jié) 論

衛(wèi)星導(dǎo)航信號弱、頻點和格式公開，因此較易被干擾和欺騙，而假的GNSS/GPS信號被播發(fā)到接收機上會造成位置、時間以及導(dǎo)航誤差?？垢蓴_技術(shù)是實現(xiàn)衛(wèi)星精準(zhǔn)授時的基礎(chǔ)，必將在電網(wǎng)發(fā)展的將來起到重要作用，同時也將為電網(wǎng)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。