基于GNSS的轨迹欺骗技术研究

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近年来,不管是在现代军用还是民用领域中,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)使用的卫星导航系统多是采用GPS(Global Position System)与INS(Inertial Navigation System)组合形式,这在全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellite System)中使用率是较高的,具备良好的自导性和抗干扰性。目前针对此种无人机的欺骗干扰正在成为热点研究课题,本文在默认目标无人机已经开始跟踪欺骗信号的情况下,开展对目标无人机的轨迹欺骗技术研究,其中主要涉及三部分:目标无人机轨迹预测、干扰机欺骗轨迹规划和目标无人机轨迹诱骗。在目标无人机轨迹预测环节,根据轨迹欺骗的总体需求,结合多项式卡尔曼滤波(Polynomial Kalman Filter,PKF)和多变量灰色微分模型(Multivariable Grey Model,MGM),提出了MGM_PKF混合等维代谢动态轨迹预测算法,将雷达对目标无人机的实时探测信息,转化为目标无人机预设轨迹信息,作为本文轨迹预测算法的预测数据集,从而实现对目标无人机的后续预设轨迹进行实时预测,在满足一定预测精度前提下,增强了轨迹预测的动态性和时效性。在干扰机欺骗轨迹规划环节,结合遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)提出了自适应GA_ACO动态欺骗轨迹规划算法。按照无人机性能约束、航迹约束、威胁约束,设计轨迹评价函数,规划从欺骗起始点到捕获摧毁中心区域的最优欺骗轨迹。既保证算法的收敛速度和收敛精度,又避免了出现局部最优情况。仿真对比了三种常用算法的规划效率,此算法在规划时间和综合代价方面均有了明显改进,满足轨迹欺骗总体流程中的欺骗轨迹规划需求。在目标无人机轨迹诱骗环节,按照轨迹诱骗原理,提出了基于GPS/INS的UAV渐进式轨迹诱骗算法,利用无人机轨迹预测数据、干扰机轨迹规划数据和雷达的轨迹探测数据,改变卫星导航信号中的伪码相位和多普勒频率,使得目标无人机从欺骗起始点开始逐渐偏离其自身的预设轨迹,沿着干扰机欺骗轨迹行进,最终到达指定的捕获摧毁区域,在此过程中,欺骗信号满足了相应的隐蔽性要求。通过仿真验证,目标无人机在跟踪欺骗信号后,逐渐进行轨迹调整,但未识别被欺骗,最后讨论了雷达探测精度、雷达探测刷新时间和轨迹预测精度等影响因素对整体轨迹欺骗效果的影响。最终本文按照无人机轨迹欺骗整体要求,提出有效的轨迹欺骗算法,达到了无人机轨迹欺骗的目的。
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