GNSS干擾感知與對抗決策方法研究

王 月，孫付平*，叢佃偉

(1.信息工程大學 地理空間信息學院，河南 鄭州 450001；2.航天工程大學 航天信息學院，北京 101416)

0 引言

由于導航信號發射功率低、穿透能力差等固有弱點，衛星導航系統容易受到電磁干擾(這里是指有意干擾)而影響其正常運作，因此有必要感知系統周圍的電磁環境。為了使得到的感知結果落到實處，即實現抗干擾方的利益最大化，干擾感知完成后的策略選擇更是重中之重。因此，在系統安全防護這一大背景下，對衛星導航干擾感知與對抗決策分析的研究現狀及發展趨勢的探討，對于北斗導航系統安全防護而言，具有重大的決策價值和實踐意義。

從干擾感知方法來講，復合式干擾準確識別與干擾源精準定位是衛星導航對抗決策分析及抗干擾性能提升的先決條件。而目前的導航系統不具備干擾感知功能[1-2]，不能夠根據干擾環境及時進行決策分析并選取最優的抗干擾措施，致使導航設備整體抗干擾性能得不到充分發揮，最終影響防護方的獲益[3-4]。因此，迫切需要實現導航干擾感知功能，以期為設備在復雜電磁環境下的高生存率和精準、高效、全覆蓋作戰實力的實現提供技術支撐。

從對抗決策分析方法來講，由于目前國內外缺少與現實對抗場景相匹配的決策方法[5-6]，導致抗干擾設備無法得到有效評估；又加之得到的感知結果與實踐的最終需求脫節[7-8]，阻礙內部系統更新、外部設施維護和性能進一步優化，無法靈活地應對導航對抗場景的多變性，而造成更大的經濟損失。為此，如何高效地開展導航對抗決策分析的研究，已成為防護方贏利值的驗證反饋和設備性能進一步優化的理論與實踐基礎。

基于此，結合衛星導航干擾感知與對抗決策分析兩方面的知識框架，首先介紹了其對應的應用背景、基礎概念和研究進展；隨后，分析了二者的國內外研究現狀，總結了前人研究存在的不足，為深入開展導航干擾感知與對抗決策方法研究提供了一定的理論指導；最后，根據研究存在的不足，提出了改進意見，以期引起相關部門的重視，進一步推動導航安全防護系統的建設。

1 國內外研究現狀

本文主要在全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System，GNSS)有意干擾的理論基礎上開展相關研究。對GNSS的有意干擾實際上是對其下行信號的干擾，主要有壓制干擾和欺騙干擾兩大類，具體分類如圖1所示。

圖1 GNSS有意干擾分類示意Fig.1 Schematic diagram of the classification of GNSS intentional jamming

壓制式干擾原理簡單，實現難度低，但由于干擾信號功率過大，容易喪失隱蔽性；欺騙式干擾是相關設備采用轉發或生成的方式，播發虛假的導航信號，包括虛假的導航電文或信號傳播時延，使接收機解算出錯誤的位置信息。相比于壓制式干擾，欺騙式干擾實現難度更大，危害更嚴重，但隱蔽性更好，且能夠實現對目標的精準控制[9]。

考慮到電磁環境的復雜性，實際應用時將面臨多干擾源，故全文均假設干擾方選擇復合式干擾的策略，而非某一或某類干擾源。通過討論衛星導航干擾感知方法和對抗決策分析方法的國內外研究現狀，汲取了前人研究的精華。

1.1 GNSS干擾感知方法研究現狀

“感知”要先“感”而后才是“知”。“感”重點在于對感官層面感受的察覺，對應該領域的詞匯即“識別”；而“知”重點在于主體層面對“感”后接收到信息的學習，對應該領域的詞匯即“定位”。故這里提到的GNSS干擾感知方法包含對復合式干擾識別的方法和干擾源定位的方法。

1.1.1 干擾識別方法

干擾識別作為干擾感知研究的前情提要、基礎技術和重點問題，指的是對干擾信號的調制識別。常見的方法可參考文獻[10-11]。

國內針對衛星導航干擾識別的研究中，文獻[12]分別運用支持向量機與BP神經網絡的調制識別方法，對衛星導航存在的7種干擾信號的8種特征參數進行了識別，仿真證明提出的方法在識別率和魯棒性上具有優越性；文獻[13]結合高階累積量的調制識別方法，運用改進的人工神經網絡的算法，對常見的4種類型的有意干擾進行了識別，實例驗證提出的方法在低信噪比條件下具有良好的識別性能；文獻[14]結合星座圖聚類分析的調制識別方法，運用改進的高階累積量的調制識別方法，實現了對調制信號的自動識別，實例驗證提出的方法在中等信噪比條件下具有很高的識別性能。

國外主要是對雷達、通信系統的干擾信號進行識別。文獻[15]引入統計學理論，提出了決策樹方法，以分類識別調制的干擾信號，得到的分類結果性能良好；文獻[16]運用神經網絡方法，對仿真產生的干擾信號進行分類，得到的分類結果性能良好；文獻[17]運用改進的高階累積量的調制識別方法，能夠較好地識別多徑干擾；文獻[18-19]分別運用星座圖聚類分析和卷積神經網絡的調制識別方法，對移動基站間的通信干擾進行識別，對干擾具有較好的識別性能；文獻[20]利用深度殘差網絡的改進識別方法，對導航干擾信號進行識別，實例驗證提出的方法具有高于傳統機器學習算法的識別準確率。

1.1.2 干擾源定位方法

由于電磁環境復雜多變，干擾信號形式多變，對不同形式的干擾源進行定位是干擾感知研究的難點技術，也是監測領域面臨的挑戰之一。常用的技術可參考文獻[21-22]。

國外研究中，① 基于AOA(Angle of Arrival)/DOA(Difference of Arrival)[23]的干擾源定位方法：2000年，Alison利用互相關測量和相位差測量的方法，估計得到干擾源到達角(Angle of Arrival，AOA)及來波方向，實例驗證提出方法的成功使用對干擾功率和天線群延遲有特定要求；2007年，Brenneman提出自適應周期圖方法，估計得到干擾源的到達頻率，實例驗證在定位結果上提出的方法較優于傳統的干擾源定位方法。② 基于到達時差(Time Difference of Arrival，TDOA)[24]的干擾源定位方法：2002年，美國自主開發的干擾檢測與定位系統中提到的多天線陣列到達時間的定位方法，可測量出互相關的多個接收信號的TDOA，得到的定位結果已精確到米級。

國內對干擾源定位技術的研究起步較晚，但近年來也取得不錯的成果，例如多普勒頻差的定位技術[25]和多種方法聯合的新型定位系統[26]。整體來說，國內的干擾源定位技術仍與國外相關技術存在差距(主要集中在設備和實測試驗平臺的全面建設中)，但目前北斗導航系統全面建設的完成，對我國干擾源定位技術研究的進一步推進來說是挑戰，更是機遇。

1.2 導航對抗決策方法研究現狀

隨著干擾技術的發展，迫切需要在熟知GNSS抗干擾原理和指標體系搭建完成的基礎上，利用決策分析方法來調度有效的防護策略，以提高導航設備整體抗干擾性能，最終實現利益最大化。故首先需要從導航對抗決策分析方法的研究進展探尋防護的終極目標：決策分析方法的分類有很多，早期用得較多的是數據包絡分析等單一方法[27]；近期引進了雷達對抗中的零和博弈法[28]，體現了對抗中存在的動態復雜性，性能對比如圖2所示。

圖2 導航對抗決策分析方法的性能對比Fig.2 Performance comparison chart of the analysis methods of navigation countermeasure decision

國外學者對對抗決策分析方法的研究主要集中在干擾攻擊下的生物識別技術[29-30]、網絡安全系統[31-32]、智能電網[33-34]、民用無人機[35]以及用戶端防御能力[36-37]等領域。下面將對圖2包含的幾種決策方法的國內研究現狀進行分類闡述。

1.2.1 灰色關聯分析方法

針對灰色關聯分析的評估方法，先后有部分學者進行研究。余俊等人[3]和閻艷等人[4]提出了一種基于模糊理論的灰色關聯度的評估方法，解決了在不確定情況下的各評估方案與理想方案區分度不高的問題；寧小磊等人[38]提出了一種基于仿真模型綜合驗證的改進灰色關聯分析方法，解決了傳統灰色關聯度無法獲得模型整體性能評價的問題。故灰色關聯分析方法在減弱多方案間影響因素的相互影響、開展整體性能評價和仿真模型驗證上發揮著有效作用。

1.2.2 模糊層次分析方法

針對模糊層次分析方法，即模糊綜合評判和層次分析結合的方法，先后有部分學者進行了研究。鄭雪冰運用模糊層次分析法對航空電子系統對抗效能進行了分析[39]；陳希祥等人[40]通過將模糊層次分析方法，對定性定量集成指標進行了綜合分析，為對抗設備的合理選擇提供依據；趙剛等人[41]結合人工智能風險分析，提出了多層次模糊綜合評判與熵權理論相結合的方法，提高了風險評價的客觀性。故針對復雜系統在決策分析過程中存在的模糊性和隨機性問題，模糊層次分析方法起到了有效作用，但該方法主觀性較強。

1.2.3 對抗博弈分析方法

針對對抗博弈分析方法，先后有部分學者進行研究。王剛[42]基于博弈論方法，通過贏利矩陣將干擾和抗干擾有效地聯系起來，分析了SAR最優化的對抗策略選擇；黃玉川等人[43]運用博弈論思想，建立了雷達對抗博弈策略矩陣模型，并提出了遮蓋性干擾動態效果分析的方法；張永順[44]利用博弈論思想，從定性與定量分析2個角度對雷達對抗的復雜電磁環境特征進行了主要參數的求解。雖然目前雷達對抗得到的贏利矩陣的精確程度有待驗證，但該方法對導航對抗決策分析來說，具有一定的思路啟發和模型改進意義。

2 研究存在的不足

結合上述國內外研究現狀，汲取前人研究的精華，總結前人研究的不足，為課題研究進一步改進提供解決思路和發展啟示。

2.1 GNSS干擾感知方法研究不足

(1) 通過前人對衛星導航干擾識別方法的研究可以總結4點不足：

① 對于衛星導航干擾識別，雖然近幾年針對壓制式干擾識別的研究較多，但是相比于通信和目標識別領域，無論是針對單一類型的導航干擾識別還是復合式干擾識別的研究數量及成果都遠遠不夠。

② 衛星導航干擾識別技術主要是在未知干擾源類型情況下對接收信號進行處理，而現有研究更關注的是已知干擾源類型對特定應用場景的信號特征提取上，因此如何高效地提取分離度較高的信號特征參數是干擾識別領域面臨的一大挑戰。

③ 未來干擾識別領域的發展趨勢必將是基于機器學習的衛星導航干擾源識別和排查，但前人卻鮮少關注GNSS干擾信號的智能分類與自動識別，故還存在較大的技術提升空間。

④ 大多針對干擾識別的研究都止步于干擾識別技術層面，卻忽視實現防護方的利益最大化才是導航安全防護的終極目標，因此干擾識別完成后的對抗策略選擇更為重要，導航對抗決策分析方法對終極目標的實現起到關鍵作用。

(2) 通過前人對衛星導航干擾源定位方法的研究可以總結2點不足：

① 已有的衛星導航干擾源定位技術大多從時間和頻率的角度出發完成對某一干擾源的有效定位。但復雜電磁環境下干擾源部署結構不同，對抗干擾方產生的破壞效果必然不同。參考文獻[45]，假設干擾方將干擾源放置在節點1、2和3附近，如圖3(a)所示，則該部署結構對抗干擾方造成的影響，如圖3(b)所示(通信正常，抗干擾方受影響較小)；如果將干擾源部署在節點4、5和6附近，如圖3(c)所示，則該部署結構對抗干擾方可能造成的破壞效果，如圖3(d)所示(通信中斷，抗干擾方受影響較大)。故干擾源部署結構的選擇是很重要的，但鮮有從干擾源部署的角度出發開展干擾源定位及精度評估的研究。

(a) 第1種部署結構 (b) 第1種部署結構的影響

(c) 第2種部署結構 (d) 第2種部署結構的影響圖3 多干擾源聯合部署結構對抗干擾方的影響Fig.3 Joint deployment of multiple interference sources influencing anti-jamming party

② 已有的衛星導航干擾源定位技術大多適用于單干擾源情況，但鮮有研究在識別并定位到某一干擾源時進一步對所有已定位的單干擾源進行多干擾源聯合部署結構分析，并結合決策分析方法選擇有效的抗干擾部署結構，最終實現防護方利益最大化。衛星導航干擾感知方法研究不足匯總如圖4所示。

圖4 衛星導航干擾感知方法研究不足匯總Fig.4 Summary of research deficiencies in jamming sensing methods in satellite navigation

2.2 導航對抗決策方法研究不足

通過前人對導航對抗決策分析方法的研究可以總結3點不足，具體內容如圖5所示。

圖5 導航對抗決策分析方法研究不足匯總Fig.5 Summary of research deficiencies in the analysis methods of navigation countermeasure decision

(1) 國內相關學者對SAR、ISAR、激光制導和雷達等領域決策方法開展了研究，而國外學者對干擾攻擊下的網絡安全系統及用戶端防御能力等領域決策方法開展了研究。不難發現，前人未能提出較好地適用于導航對抗的決策分析方法。

(2) 不同領域學者采取了不同的分析方法，雖然在一定程度上削弱了影響因素的模糊性和隨機性，但沒有兼顧分析時決策信息的動態復雜性，且評估過程中的整體效率低。

(3) 目前被廣泛用于雷達對抗領域的博弈理論對處理對抗復雜性的公式模型和方法較成熟，但存在幾點不足：① 該理論及相關算法鮮少用于導航對抗領域來解決類似的評估問題；② 雷達對抗提出的贏利矩陣(開展博弈的核心要素)，對導航對抗決策分析來說不適用；③ 對抗雙方對其所處的同一場景態勢的理解不相同，僅靠某一方對場景態勢的估計進行決策，勢必存在較大隱患，而部分雷達對抗的博弈方法在運用時未考慮博弈信息是不完全信息和參與者的有限理性；④ 未考慮策略實施獲得的收益對策略選取的反饋影響。

3 總結與展望

(1) 對干擾識別研究存在不足的改進建議：基于傳統特征匹配與多種機器學習算法結合的改進識別方法，既可以強化復合式GNSS干擾信號的智能分類和自動識別技術的研究，也可以完成對多干擾源分類識別效果的橫向對比，以期得到更有效的復合式干擾識別方法；再運用導航對抗決策分析方法，例如線性規劃算法等，來綜合調度更為有效的抗干擾手段，以尋求盡可能大的贏利值，擴大防護方的安全收益。

(2) 對干擾源定位研究存在不足的改進建議：在干擾識別完成的基礎上，基于多天線陣列的干擾源定位方法等開展干擾源定位解算，以快速地估計出干擾源來向；再利用得到的結果確定并分析多干擾源聯合部署結構；最后運用導航對抗決策分析方法，來綜合調度更為有效的抗干擾部署結構，以應對干擾部署結構，最終實現防護方的利益最大化。

(3) 對決策分析方法研究存在不足的改進建議：可引入動態演化博弈方法，建立更加精準的導航對抗贏利矩陣和對評估結果的反饋驗證環節。相較于雷達對抗建立的經過專家反復驗證的贏利矩陣模型，已建立的適用于導航對抗的贏利矩陣模型的未經過驗證[6]，對應得到的GNSS干擾效能評估結果缺少反饋驗證環節。因此，未來應在對動態演化博弈方法的研究上，投入更多的關注度和精力。

4 結束語

本文圍繞衛星導航干擾識別方法、干擾源定位方法和導航對抗決策分析方法等方面，從干擾感知與決策分析方法的應用背景與研究進展、應用前景與研究意義、國內外研究現狀、研究存在的不足等角度開展了對上述方面研究現狀的總結。針對研究存在的不足，結合本團隊近幾年在該領域的研究成果，對GNSS干擾感知與對抗決策分析方法的發展和改進趨勢進行了總結，以期通過傳統識別方法與多種機器學習方法的結合實現復合式導航干擾源識別準確性的提升、通過多種方法聯合定位的技術實現多干擾源聯合部署結構定位、通過引入動態演化博弈方法建立更加精準的導航對抗贏利矩陣和對評估結果的反饋驗證環節。