反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法以及基于該方法的無人系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于導(dǎo)航定位領(lǐng)域，具體是涉及一種反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法以及基于該方 法的無人系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前，無人車、無人機的導(dǎo)航系統(tǒng)高度依賴衛(wèi)星定位信號，容易受到敵方的干擾和 欺騙信號的影響，導(dǎo)致其可能會被輕易被俘或失能，這威脅著基于GPS導(dǎo)航的無人軍用系 統(tǒng)和嚴(yán)重依賴GPS導(dǎo)航的民用航空領(lǐng)域；例如，2011年伊朗先采用衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙技術(shù)，重構(gòu) 了接收器的GPS坐標(biāo)，成功捕獲了美國的RQ170 "哨兵"無人機。而在民用航空領(lǐng)域，若重 構(gòu)GPS導(dǎo)航坐標(biāo)，則很可能使飛機偏航，導(dǎo)致重大飛行事故，這使得民用航空存在極易被恐 怖活動利用和攻擊的技術(shù)漏洞。
[0003] 為了彌補GPS導(dǎo)航存在的技術(shù)欺詐，各國都在不余遺力的提升GPS導(dǎo)航的嚴(yán)密等 級，且研究一些能夠反GPS導(dǎo)航欺詐的手段，例如，2014年，美國諾斯羅普?格魯曼公司獲得 美軍"通過圖像補償導(dǎo)航保持精確地理位置"的項目，該項目旨在無GPS信號環(huán)境下使用視 覺輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)開發(fā)實時圖像地理匹配和導(dǎo)航算法。同年，在英國國防科學(xué)與技術(shù)實 驗室國防企業(yè)中心的支持下，普萊克斯技術(shù)公司正在研發(fā)一種基于視覺的導(dǎo)航跟蹤裝置， 為在無GPS信號環(huán)境下的士兵提供精確導(dǎo)航。國內(nèi)同行開展無人機反電子欺詐技術(shù)起步較 晚，大多集中在如何對數(shù)據(jù)鏈如何進(jìn)行加密的理論及技術(shù)上，與國外差距較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法以及基于該方法的無人系統(tǒng)，它 具有反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐效果好，方法簡單實用的優(yōu)點。
[0005] 本發(fā)明是這樣來實現(xiàn)的，一種反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法，它包括如下步驟：
[0006] 步驟1:特征場景及位置信息存儲；預(yù)先將出發(fā)點和目標(biāo)點的位置信息以及路途 中顯著位置點的信息數(shù)據(jù)存入到信息檢測庫中，該信息數(shù)據(jù)包括該位置點的位置信息以及 N幅具有該位置點顯著特征的圖片；
[0007] 步驟2 :在未到達(dá)顯著位置點時，采用載波相位雙差欺騙檢測技術(shù)不斷檢測是否 存在衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙信號，若檢測到存在欺騙信號，則進(jìn)行步驟3,否則進(jìn)行步驟4 ;
[0008] 步驟3:檢測到存在欺騙信號，則將臨界點的位置信息作為起始點，采用慣性導(dǎo) 航，向著最近的一個顯著位置點前進(jìn)，并開啟圖像匹配模式，根據(jù)圖像匹配的結(jié)果，當(dāng)?shù)竭_(dá) 最鄰近的顯著位置點時，用預(yù)存的顯著位置點的信息數(shù)據(jù)對慣性導(dǎo)航進(jìn)行糾偏；如此反復(fù)， 直到到達(dá)目標(biāo)點。
[0009] 步驟4 :到達(dá)臨近顯著位置點前，一直未檢測到衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙信號，則到達(dá)臨近顯 著位置點時進(jìn)行圖像匹配，若匹配，則重復(fù)步驟4,直到到達(dá)目標(biāo)點；若不匹配，則進(jìn)行步驟 5 ；
[0010] 步驟5 :攝像頭拍攝當(dāng)前位置的地形環(huán)境圖片，并將圖片傳回后方指揮站進(jìn)行地 圖匹配，若匹配不成功，則原路返回出發(fā)點，若匹配成功，則進(jìn)行步驟6;
[0011] 步驟6:對當(dāng)前的位置信息進(jìn)行更新，并向著最近的一個顯著位置點前進(jìn)，同時開 啟圖像匹配模式，根據(jù)圖像匹配的結(jié)果，當(dāng)?shù)竭_(dá)最近的顯著位置點時，用顯著位置點的準(zhǔn)確 信息對慣性導(dǎo)航進(jìn)行糾偏；如此反復(fù)，直到到達(dá)目標(biāo)點。
[0012] 所述圖像匹配模式采用圖像匹配方法，該圖像匹配方法采用快速近似最近鄰搜索 算法進(jìn)行特征的搜索，從目標(biāo)圖像中找出與場景圖像的歐氏距離最近和次近的兩個點，以 最近歐氏距離與次近歐氏距離的比值同給定的閾值T比較來判定特征點是否匹配。
[0013] -種基于反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐方法的無人系統(tǒng)，其特征在于，它包括采用上述反衛(wèi)星 導(dǎo)航欺詐方法的無人機系統(tǒng)和無人車系統(tǒng)。
[0014] 本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明能夠很好地偵查GPS導(dǎo)航中的欺詐企圖，并及時采 取圖像匹配與慣性導(dǎo)航等措施，高效迅速彌補GPS欺詐中衛(wèi)星導(dǎo)航無法使用的空白時間區(qū) 間，幫助無人系統(tǒng)順利到達(dá)目標(biāo)點。
【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法的流程方框圖。
[0016] 圖2為本發(fā)明圖像匹配方法中圖像匹配點選取的示意圖。
【具體實施方式】
[0017] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】作進(jìn)一步說明。
[0018] 如圖1所示，本發(fā)明采用的反衛(wèi)星導(dǎo)航欺詐的方法，包括如下步驟：
[0019] 步驟1 :特征場景及位置信息存儲；預(yù)先將出發(fā)點和目標(biāo)點的位置信息以及路途 中顯著位置點的信息數(shù)據(jù)存入到信息檢測庫中，該信息數(shù)據(jù)包括該位置點的位置信息以及 N幅具有該位置點顯著特征的圖片；
[0020] 步驟2:在未到達(dá)顯著位置點時，采用載波相位雙差欺騙檢測技術(shù)不斷檢測是否 存在衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙信號，若檢測到存在欺騙信號，則進(jìn)行步驟3,否則進(jìn)行步驟4 ;
[0021] 步驟3:檢測到存在欺騙信號，則將臨界點的位置信息作為起始點，采用慣性導(dǎo) 航，向著最近的一個顯著位置點前進(jìn)，并開啟圖像匹配模式，根據(jù)圖像匹配的結(jié)果，當(dāng)?shù)竭_(dá) 最鄰近的顯著位置點時，用預(yù)存的顯著位置點的信息數(shù)據(jù)對慣性導(dǎo)航進(jìn)行糾偏；如此反復(fù)， 直到到達(dá)目標(biāo)點。
[0022] 步驟4 :到達(dá)臨近顯著位置點前，一直未檢測到衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙信號，則到達(dá)臨近顯 著位置點時進(jìn)行圖像匹配，若匹配，則重復(fù)步驟4,直到到達(dá)目標(biāo)點；若不匹配，則進(jìn)行步驟 5 ；
[0023] 步驟5 :攝像頭拍攝當(dāng)前位置的地形環(huán)境圖片，并將圖片傳回后方指揮站進(jìn)行地 圖匹配，若匹配不成功，則原路返回出發(fā)點，若匹配成功，則進(jìn)行步驟6;
[0024] 步驟6 :對當(dāng)前的位置信息進(jìn)行更新，并向著最近的一個顯著位置點前進(jìn)，同時開 啟圖像匹配模式，根據(jù)圖像匹配的結(jié)果，當(dāng)?shù)竭_(dá)最近的顯著位置點時，用顯著位置點的準(zhǔn)確 信息對慣性導(dǎo)航進(jìn)行糾偏；如此反復(fù)，直到到達(dá)目標(biāo)點。
[0025] 上述步驟的實現(xiàn)，采用了如下關(guān)鍵技術(shù)；
[0026] 其中步驟1涉及預(yù)先將出發(fā)點和目標(biāo)點的位置信息以及路途中顯著位置點的信 息數(shù)據(jù)存入到信息檢測庫中，需要采用圖像顯著特征提取技術(shù)，其具體做法為：利用高斯卷 積核對原始圖像進(jìn)行平滑，以得到圖像的尺度空間表示。用L(x，y，〇)表示一幅二維圖像 I(x，y)的尺度空間，其定義為：
[0027] i(x,y, a) = G(x, ),〇)? l(x,y) ( 1 )
[0028] 其中，逸表示卷積運算，G(x，y，〇)是卷積核可變的高斯函數(shù)，其定義為：
[0029]
[0030] 式中，。為尺度因子，表示圖像被平滑的程度，。越大圖像越模糊；
[0031] 為了提高算法效率，本文建立3組3層高斯金字塔，共9層圖像。經(jīng)過實驗比較， 圖像金字塔的第〇組〇層圖像平滑尺度％= 1.4,任意層與0層之間的尺度關(guān)系為〇s =%ks，相鄰層間尺度因子k= 21/s，S為每組總層數(shù)3,s為金字塔中圖像的層序數(shù)，s= {0，1，2，...}。每組的第一層圖像由前一組的最后一層圖像下采樣得到。為了獲取更多的 特征點，可將原始圖像放大2倍作為第0組圖像；
[0032] 在建立了高斯金字塔尺度空間后，需要在