基于相关性的诱导式欺骗检测

最初设计用于多径检测的信号质量监测（Signal Quality Monitoring,SQM）技术已被证明可用于识别欺骗攻击,具有简单结构和良好可行性,但是它容易受到噪声的影响,检测性能会明显下降。改进后的SQM的移动方差（Moving Variance,MV）和移动均值（Moving Average, MA）技术可以减少噪声的影响,增强SQM技术的欺骗检测能力,但是它们未考虑多颗卫星之间的联系。因此,本文利用多颗卫星之间的关联提出了一种新的增强 SQM技术来检测欺骗,可适用于更多的欺骗环境。众所周知,诱导式欺骗干扰同时攻击多颗卫星,而各颗卫星受到的诱导过程具有相似的特性,导致各颗卫星的跟踪环路中自相关函数（autocorrelation function, ACF）有着相似的畸变趋势,进而不同卫星间SQM幅值的变化是相似的。
由于度量的相关性可以更好地反映这种相似性,本文将多颗卫星间SQM度量的相关性（correlation,Corr）作为检测欺骗发生的新度量。最后,推导了新算法的基本原理,证明了新度量服从高斯分布,然后,根据推导出的概率密度函数,给出了新算法的最优检测阈值。它的欺骗检测能力已经使用美国德州大学的欺骗数据集（Texas Spoofing Test Battery,TEXBAT）进行了验证,并与SQM的MV和MA进行了比较。结果表明,所提出的基于Corr的SQM方法在检测诱导式欺骗攻击方面是更有效的。