一种便携式卫星导航干扰检测与定位系统

技术领域

本说明书涉及GNSS卫星导航、无线电检测、无线电检测与定位领 域，特别涉及一种便携式卫星导航干扰检测与定位系统。

背景技术

GNSS(Global Navigation Satellite System)全球导航卫星系统是一种 以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，能在地球表面 或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信 息的空基无线电导航定位系统。因此GNSS全球导航卫星系统的干扰源 检测与定位显得非常重要。

GNSS全球导航卫星系统的干扰源主要有两种方式：

纯噪声压制式干扰，分为CW干扰和宽带噪声干扰，会导致GNSS 接收机底噪显著抬高，信噪比(S/N)严重恶化，无法定位。

欺骗式干扰，它又分为两种：

GPS模拟系统：通过模拟GPS的运作机制，篡用真实GNSS卫星的 PRN(伪随机噪声码pseudo random noise code)，但强度远大于真实 GNSS卫星的强度，导致GNSS接收机定位到错误的位置。

转发放大系统：把A地接收到的GPS频段无线电信号，通过馈线， 引到B地并放大、发射出来，卫星信号很“真实”。

现有卫星导航干扰检测与定位设备存在检测数据不准确，设备构成 复杂、体型较大操作不方便，需要多人协同，无法满足用户的使用需求。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供一种便携式卫星导航干扰检测与定 位系统，包括：

GNSS高增益卫星解码天线、功率分配器、GNSS频段高增益八 木测向天线、低噪声射频放大器、零中频接收机、GNSS数据解析模块、 中央处理单元；所述功率分配器分别于GNSS高增益卫星解码天线、 GNSS数据解析模块通讯连接；所述低噪声射频放大器分别于GNSS频 段高增益八木测向天线、零中频接收机通讯连接；所述零中频接收机分 别与所述功率分配器、所述中央处理单元通讯连接；所述中央处理单元 与所述GNSS数据解析模块通讯连接；

所述GNSS高增益卫星解码天线用于接收GNSS卫星信号，并将 所述GNSS卫星信号传递至所述功率分配器；所述功率分配器用于将所 述GNSS卫星信号分为第一信号及第二信号；并将所述第一信号传递至 GNSS数据解析模块，以及将所述第二信号传递至所述零中频接收机； 所述GNSS频段高增益八木测向天线用于接收干扰信号，并将所述干扰 信号传递至所述低噪声射频放大器；所述低噪声射频放大器用于将所述 干扰信号放大后传输至所述零中频接收机；所述零中频接收机用于将所 述第二信号作为背景噪声与放大后的所述干扰信号进行对比分析，得到 频谱数据、频谱上各个频点的信号强度、以及干扰源的方向中的至少一 种；并将得到的数据传输至所述中央处理单元；所述GNSS数据解析模 块用于基于对作为待分析信号的所述第一信号的处理，获取所述第一信 号对应的卫星分析信息，所述卫星分析信息包括卫星数量、卫星的信号 质量、信号强度、信号是否被干扰、干扰的强度、否被欺骗、背景噪声 中的至少一种；并将所述卫星分析信息传输至所述中央处理单元；所述 中央处理单元用于对接收到的信息进行综合处理，以得到：所述GNSS 卫星信号的频谱数据、所述GNSS卫星信号的解析数据、所述GNSS卫 星信号的分析数据，所述解析数据包括UTC时间，经纬度中的至少一 种；所述分析数据包括受干扰状态、干扰强度、环境噪声、欺骗状态中 的至少一种。

在一些实施例中，所述功率分配器用于将所述GNSS卫星信号均 分为两路，以得到所述第一信号及所述第二信号。

在一些实施例中，所述得到频谱数据、频谱上各个频点的信号强 度、以及干扰源的方向中的至少一种包括：扫描所述第二信号对应的 GNSS卫星信号的频段，得到整个频段的频谱数据；基于对所述背景噪 声与放大后的所述干扰信号的分析，得到频谱上各个频点的信号强度； 基于对所述信号强度的分析得到所述干扰源的方向。

在一些实施例中，所述干扰源的方向基于多点定位的方式实现， 包括：基于所述信号强度的分析确定候选方向；获取所述GNSS频段高 增益八木测向天线基于至少两个信号采集点采集的至少两段干扰信号； 所述至少两段干扰信号为所述GNSS频段高增益八木测向天线在所述至 少两个信号采集点，以所述候选方向为测试方向采集的信号；分别基于对所述至少两段干扰信号中每段干扰信号的分析，得到所述每段干扰信 号对应的定位方向；将所述至少两段所述干扰信号所有所述干扰信号确 定的所述定位方向进行汇总，确定重合次数最多的所述定位方向为所述 干扰源的方向。

在一些实施例中，所述多点定位中采集所干扰信号的所述采集点 的个数基于点位数预测模型确定，所述点位数预测模型为机器学习模 型；所述点位数预测模型基于对所述频谱数据、所述各个频点的信号强 度的处理，得到所述采集点的个数。

在一些实施例中，所述多点定位中采集所干扰信号的所述采集点 的个数基于历史记录获取，包括：获取卫星特征向量，所述卫星特征向 量的向量元素包括所述频谱数据、所述各个频点的信号强度；基于所述 卫星特征向量与历史记录的卫星特征向量，确定历史相似卫星特征向 量；将所述历史相似卫星特征向量对应的所述采集点的个数确定为本次的所述采集点的个数。

在一些实施例中，所述获取所述第一信号对应的卫星分析信息包 括：基于对所述第一信号的分析确定卫星数量及各卫星的信号质量及信 号强度；基于所述卫星数量及各卫星的信号质量，确定所述信号是否被 干扰及所述干扰的强度；获取至少一个定位参考数据，并将基于所述第 一信号得到的定位数据与所述至少一个定位参考数据进行比较，确定卫 星是否受到欺骗。

在一些实施例中，所述确定所述信号是否被干扰及所述干扰的强 度基于干扰预测模型实现；所述干扰预测模型为机器学习模型，所述干 扰预测模型基于对所述卫星数量及各卫星的信号质量的处理，确定所述 信号是否被干扰及所述干扰的强度。

在一些实施例中，还包括与所述中央处理单元通讯连接的用户交 互模块，所述用户交互模块用于显示所述中央处理单元的分析结果及获 取用户的指令。

在一些实施例中，还包括与所述中央处理单元通讯连接的电源模 块及通讯模块，所述电源模块用于基于中央处理单元向所述便携式卫星 导航干扰检测与定位系统提供电能，所述通讯模块用于实现所述便携式 卫星导航干扰检测与定位系统的通讯功能及获取离线数据。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施 例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例 中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位系统的应用场景示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位系统的示例性结构构成图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定干扰源的方向的流程 示意图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的点位数预测模型的示意 图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的获取所述第一信号对应的 卫星分析信息的示例性流程图；

图6是根据本说明书一些干扰预测模型的示意图；

图7是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位设备的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例 描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附 图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来 讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应 用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同 标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模 块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种 方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替 换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情 形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可 包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识 的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系 统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精 确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将 其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位系统的应用场景100示意图。

在一些实施例中，应用场景100可以被配置为便携式卫星导航干 扰检测与定位等。可以在便携式卫星导航干扰检测与定位、无线电识别、 无线电管理等相应的通讯控制场景中进行应用。

应用场景100可以包括服务器110、网络120、用户终端130、存 储设备140和信号源150。服务器110可以包括处理引擎112。在一些 实施例中，服务器110、用户终端130、存储设备140和信号源150可 以经由无线连接(例如，网络120)、有线连接或其组合彼此连接和/或通 信。

服务器110可以用实现便携式卫星导航干扰检测与定位。在一些 实施例中，可以具体用于对实现对卫星等无线电的监测。

服务器110是指具有计算能力的系统，在一些实施例中，服务器 110可以是单个服务器，也可以是服务器组。所述服务器组可以是集中 式的，也可以是分布式的(例如，服务器110可以是分布式的系统)。在 一些实施例中，服务器110可以是本地的，也可以是远程的。例如，服 务器110可以经由网络120访问存储在用户终端130和/或存储设备140 中的信息和/或数据。又例如，服务器110可以直接连接到用户终端130 和/或存储设备140以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服 务器110可以在云平台上实施。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、 公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。

在一些实施例中，服务器110可以包括处理引擎112。处理引擎 112可以处理与无线信号有关的信息和/或数据。例如，处理引擎112可 以在由信号源150获取的信息数据中实现便携式卫星导航干扰检测与定 位。在一些实施例中，处理引擎112可以包括一个或以上处理引擎(例如， 单核处理引擎或多核处理器)。仅作为示例，处理引擎112可以包括一个或以上硬件处理器，例如中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、 专用指令集处理器(ASIP)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、 数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑设备 (PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器 等或其任何组合。

在一些实施例中，处理引擎112可以实现扫描所述第二信号对应 的GNSS卫星信号的频段，得到整个频段的频谱数据；基于对所述背景 噪声与放大后的所述干扰信号的分析，得到频谱上各个频点的信号强 度；基于对所述信号强度的分析得到所述干扰源的方向。在一些实施例 中，处理引擎112可以实现基于所述信号强度的分析确定候选方向；获取所述GNSS频段高增益八木测向天线基于至少两个信号采集点采集的 至少两段干扰信号；所述至少两段干扰信号为所述GNSS频段高增益八 木测向天线在所述至少两个信号采集点，以所述候选方向为测试方向采 集的信号；分别基于对所述至少两段干扰信号中每段干扰信号的分析， 得到所述每段干扰信号对应的定位方向；将所述至少两段所述干扰信号所有所述干扰信号确定的所述定位方向进行汇总，确定重合次数最多的 所述定位方向为所述干扰源的方向等。关于处理引擎112可以实现的更 多功能的说明参见本说明书其他部分，如图2-图7的相应内容。

网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，应用 场景100中的一个或以上组件(例如，服务器110、用户终端130、存储 设备140和信号源150)可以将信息和/或数据通过网络120发送到应用场 景100中的其他组件。例如，处理引擎112可以经由网络120向用户终 端130发送监测到的无线电的分析结果。在一些实施例中，网络120可 以是有线网络或无线网络等或其任意组合。仅作为示例，网络120可以 包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、因特网、局 域网(LAN)、广域网(WAN)、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)、广域 网(WAN)、公共电话交换网(PSTN)、Bluetooth TM网络、ZigBee网络、 近场通信(NFC)网络或类似内容，或其任意组合。在一些实施例中，网 络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括诸如 基站和/或互联网交换点120-1、120-2，…之类的有线或无线网络接入点， 应用场景100的一个或以上组件可以通过有线或无线网络接入点连接到 网络120，以交换数据和/或信息。

在一些实施例中，用户终端130可以包括移动设备130-1、平板 计算机130-2、膝上型计算机130-3、台式计算机130-4等或其任意组合。 在一些实施例中，移动设备140-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、 移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等，或其任何组合。在一些实 施例中，智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器控制设备、智 能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等，或其任意组合。在一 些实施例中，可穿戴设备可以包括手环、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣 物、背包、智能配饰等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备可以 包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)设备、膝上型计算机、台式机等，或任何它们的组合。在一些实施例中， 虚拟现实设备和/或增强型虚拟现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现 实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩 等或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括 GoogleGlass

在一些实施例中，用户终端130可以是被配置为可采集无线电信 号的移动终端。用户终端130可以经由用户接口向处理引擎112或安装 在用户终端130中的处理器发送和/或接收与卫星信号监测及识别有关 的信息。例如，用户终端130可以经由用户接口将由安装在用户终端130 捕获的无线电信号数据发送到安装在用户终端120中的处理引擎112或处理器。用户界面可以是在用户终端130上实现的用于识别卫星的应用 程序的形式。在用户终端130上实现的用户界面可以促进用户与处理引 擎112之间的通信。例如，用户可以经由用户界面输入和/或导入需要识 别的无线电信号数据。处理引擎112可以经由用户界面接收输入的信号 数据。又例如，用户可以经由在用户终端130上实现的用户界面输入对 无线电信号进行识别的请求。在一些实施例中，响应于识别请求，用户 终端130可以基于由安装在本申请中其他地方所述的用户终端130中的 信号采集装置，经由用户终端130的处理器直接处理无线电信号数据。 在一些实施例中，响应于识别请求，用户终端130可以将识别请求发送 到处理引擎112，用于基于由信号源150或安装在本申请的其他地方的 信号采集装置来确定无线电信号。在一些实施例中，用户界面可以促进 呈现或显示从处理引擎112接收的与便携式卫星导航干扰检测与定位有 关的信息和/或数据(例如，信号)。例如，信息和/或数据可以包括指示便 携式卫星导航干扰检测与定位内容的结果，或者指示进行便携式卫星导 航干扰检测与定位等。在一些实施例中，信息和/或数据可以被进一步配 置为使用户终端130向用户显示结果。

存储设备140可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设 备140可以存储从信号源150获得的数据。存储设备140可以存储处理 引擎112可以执行或用来执行本申请中描述的示例性方法的数据和/或 指令。在一些实施例中，存储设备140可包括大容量存储器、可移动存 储器、易失性读写内存、只读内存(ROM)等或其任意组合。示例性大容 量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。示例性可移动存储器可 以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易 失性读写内存可以包括随机存取内存(RAM)。示例性RAM可包括动态 随机存取内存(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取内存(DDRSDRAM)、静态随机存取内存(SRAM)、晶闸管随机存取内存 (T-RAM)和零电容随机存取内存(Z-RAM)等。示例性ROM可以包括掩 模型只读内存(MROM)、可编程只读内存(PROM)、可擦除可编程只读内 存(EPROM)、电可擦除可编程只读内存(EEPROM)、光盘只读内存 (CD-ROM)和数字多功能磁盘只读内存等。在一些实施例中，所述存储 设备140可在云端平台上执行。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、 公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。

在一些实施例中，存储设备140可以连接到网络120以与应用场 景100中的一个或以上组件(例如，服务器110、用户终端130)通信。应 用场景100中的一个或多个组件可以经由网络120访问存储在存储设备 140中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备140可以直接连接到 应用场景100中的一个或以上组件或与之通信(例如，服务器110、用户 终端130)。在一些实施例中，存储设备140可以是服务器110的一部分。

信号源150是发出无线电信号的信号端，例如，信号源可以是卫 星、信号发生器、基站等。基于本便携式卫星导航干扰检测与定位系统 中相应的信号采集装置(如各类天线)即可对信号源150产生的无线电 信号进行采集。

在一些实施例中，信号源150可以包括指发出定位信号的定位卫 星等。在一些实施例中，信号源150也可以包括发出干扰信号的信号源 150。

应当注意，以上描述意图是说明性的，而不是限制本申请的范围。 对于本领域技术人员而言，许多替代，修改和变化将是显而易见的。本 文描述的示例性实施例的特征，结构，方法和其他特性可以以各种方式 组合以获得另外的和/或替代的示例性实施例。例如，信号源150可以配 置有存储模块、处理模块、通信模块等。然而，这些变化和修改不脱离 本申请的范围。

图2是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位系统200的示例性结构构成图。

如图2所示，便携式卫星导航干扰检测与定位系统200包括：

GNSS高增益卫星解码天线210、功率分配器220、GNSS频段高 增益八木测向天线230、低噪声射频放大器240、零中频接收机250、 GNSS数据解析模块260、中央处理单元270。

所述功率分配器分别于GNSS高增益卫星解码天线、GNSS数据 解析模块通讯连接；所述低噪声射频放大器分别于GNSS频段高增益八 木测向天线、零中频接收机通讯连接；所述零中频接收机分别与所述功 率分配器、所述中央处理单元通讯连接；所述中央处理单元与所述GNSS 数据解析模块通讯连接。

在一些实施例中，所述GNSS高增益卫星解码天线用于接收GNSS 卫星信号，并将所述GNSS卫星信号传递至所述功率分配器。在一些实 施例中，可以将GNSS高增益卫星解码天线设置于整个系统在物理空间 中的正上方，用于接收天空中GNSS卫星信号和为测向定位干扰源提供 背景信号。

在一些实施例中，功率分配器用于将所述GNSS卫星信号分为第 一信号及第二信号；并将所述第一信号传递至GNSS数据解析模块，以 及将所述第二信号传递至所述零中频接收机。

在一些实施例中，功率分配器可以将一路输入信号能量分成两路 或多路输出相等或不相等能量，输出端口之间能保证一定的隔离度，输 出端口间无相互干扰。在一些实施例中，功率分配器可以将接收到的信 号分成两路。在一些实施例中，所述功率分配器用于将所述GNSS卫星 信号均分为两路，以得到所述第一信号及所述第二信号。例如，可以是将接收到的信号分别按信号能量均分为第一信号及第二信号，以保证解 析的信号和用做背景信号的信号是完全一样的。

在一些实施例中，所述GNSS频段高增益八木测向天线用于接收 干扰信号，并将所述干扰信号传递至所述低噪声射频放大器。

在一些实施例中，所述低噪声射频放大器用于将所述干扰信号放 大后传输至所述零中频接收机。例如，GNSS频段高增益八木测向天线 可以接收干扰信号通过低噪声射频放大器将干扰信号放大后连接至零 中频接收机，以辅助定位干扰源。

在一些实施例中，所述零中频接收机用于将所述第二信号作为背 景噪声与放大后的所述干扰信号进行对比分析，得到频谱数据、频谱上 各个频点的信号强度、以及干扰源的方向中的至少一种；并将得到的数 据传输至所述中央处理单元。例如，零中频接收机可以接收GNSS频段 高增益八木测向天线的干扰信号和GNSS高增益卫星解码天线的背景噪声进行比较，通过信号分析处理，将数据传输至中央处理单元，便于整 体分析干扰信息，干扰源方向定位。

在一些实施例中，零中频接收机得到频谱数据、频谱上各个频点 的信号强度、以及干扰源的方向中的至少一种可以基于以下方式实现：

先扫描所述第二信号对应的GNSS卫星信号的频段，得到整个频 段的频谱数据。再基于对所述背景噪声与放大后的所述干扰信号的分 析，得到频谱上各个频点的信号强度。最后基于对所述信号强度的分析 得到所述干扰源的方向。

在一些实施例中，所述GNSS数据解析模块用于基于对作为待分 析信号的所述第一信号的处理，获取所述第一信号对应的卫星分析信 息，所述卫星分析信息包括卫星数量、卫星的信号质量、信号强度、信 号是否被干扰、干扰的强度、否被欺骗、背景噪声中的至少一种；并将 所述卫星分析信息传输至所述中央处理单元。

在一些实施例中，所述中央处理单元用于对接收到的信息进行综 合处理，以得到：所述GNSS卫星信号的频谱数据、所述GNSS卫星信 号的解析数据、所述GNSS卫星信号的分析数据，所述解析数据包括 UTC(Universal Time Coordinated，协调世界时)时间，定位的经纬度 中的至少一种；所述分析数据包括受干扰状态、干扰强度、环境噪声、 欺骗状态中的至少一种。例如，GNSS数据解析模块可以解析GNSS卫 星信号的数据，通过分析GNSS卫星信号的数据，判断检测GNSS卫星 信号和卫星通讯数据获得被干扰的状态、被干扰的信号强度、被欺骗状 态和背景噪声等信息。协助信号接收机判断识别干扰信号定位干扰源。

在一些实施例中，中央处理单元可以采用低功耗嵌入式工业主板 作为GNSS卫星导航及通讯干扰定位系统的核心，以较小体积、较低的 功耗实现处理GNSS模块数据解析、信号接收机数据接收分析，参数设 置、数据结果的显示、数据记录和数据传输等操作。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位系统200还可 以包括与所述中央处理单元通讯连接的用户交互模块2100，所述用户交 互模块用于显示所述中央处理单元的分析结果及获取用户的指令。例 如，用户交互模块2100可以是一个5英寸真彩TFT显示触模屏，用于 设备内部参数设置，GPS卫星信息、干扰信息、欺骗信号、卫星信号等 的显示。便于操作人员分析干扰情况，定位干扰源。

一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位系统200还可以 包括与所述中央处理单元通讯连接的电源模块290及通讯模块280，所 述电源模块用于基于中央处理单元向所述便携式卫星导航干扰检测与 定位系统提供电能，所述通讯模块用于实现所述便携式卫星导航干扰检 测与定位系统的通讯功能及获取离线数据。

在一些实施例中，通讯模块280可以由WIFI和BT组成。用于数 据的传输存储的测量数据供离线分析。

在一些实施例中，电源模块290可以采用可充电锂电池供电，实 现带充电管理功能为电池充电，及为其它模块提供电源。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位系统200可以 运行于嵌入式Linux系统之上，在保证安全可靠的前提下提供多种多样 的指令控制和信息分析、处理、存储、显示、传输等功能。并方便后续 更多功能的扩展和补充。

需要注意的是，以上对于系统及其组成部分的描述，仅为描述方 便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本 领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理 的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子系统与其他组成 部分连接。例如，GNSS频段高增益八木测向天线、低噪声射频放大器 可以整合在一个组成部分中。又例如，各个组成部分可以共用一个存储 设备，各个组成部分也可以分别具有各自的存储设备。诸如此类的变形， 均在本说明书的保护范围之内。

如图3所示为根据本说明书一些实施例所示的确定干扰源的方向 的示例性流程图，在一些实施例中，流程300可以由零中频接收机执行。 在一些实施例中，流程300可以包括以下步骤：

步骤310，基于所述信号强度的分析确定候选方向。

在一些实施例中，由于GNSS频段高增益八木测向天线指向性较 好，当GNSS频段高增益八木测向天线正对干扰源时，能测到相对较高 的信号强度，通过在高处旋转GNSS频段高增益八木测向天线检测周围 相对较高信号强度(如高于信号强度预设值，预设值可以基于经验值确 定)的方向，并将具有相对较高信号强度的方向作为候选方向，以指示 出干扰源的大概方向。

步骤320，获取所述GNSS频段高增益八木测向天线基于至少两 个信号采集点采集的至少两段干扰信号；所述至少两段干扰信号为所述 GNSS频段高增益八木测向天线在所述至少两个信号采集点，以所述候 选方向为测试方向采集的信号。

在一些实施例中，在确定候选方向后，即可以基于多个信号采集 点(如两个或更多)，将GNSS频段高增益八木测向天线正对候选方向， 获取干扰信号，则在一个信号采集点可以对应获取一段干扰信号。如若 有两个信号采集点则可以获取到两段干扰信号。

步骤330，分别基于对所述至少两段干扰信号中每段干扰信号的 分析，得到所述每段干扰信号对应的定位方向。

在一些实施例中，基于一段干扰信号的分析即可确定一个干扰源 方向，即干扰信号对应的定位方向。如可以基于一段干扰信号确定一个 干扰源大致方位，如定位方向可以包含干扰源方向相对于采集点的方位 角。由于GNSS频段高增益八木测向天线的指向性较强，GNSS频段高 增益八木测向天线指到干扰源的方向时，会比没有指到干扰源方向时信号强度高出很多。因此可以通过这种方式来确定干扰源的方向。

步骤340，将所述至少两段所述干扰信号所有所述干扰信号确定 的所述定位方向进行汇总，确定重合次数最多的所述定位方向为所述干 扰源的方向。

在一些实施例中，由于基于一个采集点采集到的信号可以确定一 个干扰源方向范围，则可以将多个采集点确定的多个干扰源方向范围进 行汇总，将重合次数最多的位置认定为干扰源的方向。例如，通过两个 采集点和方位角，就能通过角度的两条线相交到一个点，则点即可以认 为是干扰源的位置。即可以对检测到的方向交叉比对，逐步逼近干扰源， 找到GNSS干扰。

在一些实施例中，由于环境对信号有影响，因此点数越多，指示 的方向越精确。在一些实施例中，考虑到采集效率，需要控制采集点的 点数，以便快速找到干扰源。

在一些实施例中，可以基于多种方式确定采集点的个数，例如， 多点定位中采集所干扰信号的所述采集点的个数可以基于历史记录获 取，包括：

先获取卫星特征向量，所述卫星特征向量的向量元素包括所述频 谱数据、所述各个频点的信号强度。例如，卫星特征向量A(频谱数据、 频点1、频点1信号强度、频点2、频点2信号强度、…)。

然后，基于所述卫星特征向量与历史记录的卫星特征向量，确定 历史相似卫星特征向量。历史相似卫星特征向量可以是与当前卫星特征 向量具有最小向量距离的历史记录的卫星特征向量。向量距离可以基于 余弦距离、切比雪夫距离、欧几里得距离等表示。

将所述历史相似卫星特征向量对应的所述采集点的个数确定为 本次的所述采集点的个数。在一些实施例中，在确定了历史相似卫星特 征向量后，即可将该历史相似卫星特征向量对应的采集点个数作为当前 的采集点个数。

通过历史向量比对以确定采集点个数，可以实现更快更准确的确 定采集点个数，使得采集点个数在保证准确率及有效性的同时，可以降 低采集数量，提升确定干扰源方向的准确性。

在一些实施例中，所述多点定位中采集所干扰信号的所述采集点 的个数可以基于点位数预测模型确定，所述点位数预测模型为机器学习 模型。

如图4所示为点位数预测模型430的示意图，点位数预测模型430 基于对频谱数据410、各个频点的信号强度420的处理，得到所述采集 点的个数440。

点位数预测模型430可以是深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)等能实现预 估功能的机器学习模型。

在一些实施例中，点位数预测模型430可以基于训练获取。在训 练时可以将训练样本输入初始点位数预测模型以确定模型输出，然后根 据模型输出与训练标签基于损失函数迭代分布特征确定模型的参数直 至训练完成(如迭达次数超过次数阈值、模型输出与训练标签误差小于 误差阈值)。将训练好的初始点位数预测模型作为点位数预测模型430。其中，训练样本可以是历史频谱数据、历史频谱数据中各个频点的信号 强度，训练标签可以是对应的确定干扰源时历史的采集点的个数。初始 点位数预测模型可以指未设置参数或参数采用随机值的点位数预测模 型。

通过模型预测采集点个数的方式可以减少需要人工计算量，实现 自动基于实际情况确定需要的采集点个数，进而提升数据获取效率。

在一些实施例中，可以基于将前述通过历史向量比对得到的采集 点个数与基于模型预测得到的采集点个数进行综合处理后得到最终的 采集点个数。

例如，可以将通过历史向量比对得到的采集点个数与基于模型预 测得到的采集点个数进行求均值，将二者的均值作为最终的采集点个 数。

又如，可以分别给通过历史向量比对得到的采集点个数与基于模 型预测得到的采集点个数分配一定的权重值，将二者的加权求和值作为 最终的采集点个数。其中，权重值可以与模型输出的数据置信度相关， 如置信度越高，则基于模型预测得到的采集点个数分配权重越高。模型 输出的数据置信度可以基于模型直接获取，也可以基于相应的置信度计 算公式计算。

应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明， 而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书 的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变 仍在本说明书的范围之内。

如图5所示为根据本说明书一些实施例所示的获取所述第一信号 对应的卫星分析信息的示例性流程图。在一些实施例中，流程500可以 基于GNSS数据解析模块执行。

如图5所示，流程500可以包括以下步骤：

步骤510，基于对所述第一信号的分析确定卫星数量及各卫星的 信号质量及信号强度。

GNSS数据解析模块通过对获取到的第一信号的解析即可得到空 中有多少个卫星，同时，还可可获得各个卫星的信号质量以及信号强度 等信息。

步骤520，基于所述卫星数量及各卫星的信号质量，确定所述信 号是否被干扰及所述干扰的强度。

在一些实施例中，GNSS数据解析模块可以基于获取到的数据及 步骤510分析得到的数据，进一步判断信号是否被干扰及干扰的强度。 例如，在收到较多(如卫星数量超过预设值时)的卫星星号时，但是无 法得到卫星信号的信噪比或者信噪比都比较低(如都低于阈值)时，则 可以确定卫星的信号是受到了干扰。

干扰的强度可以用等级或数值等表示，例如，可以表示为严重、 中等、轻微等，又如，可以表示为1级、2级等。数值越大，则表示干 扰的强度越高。在一些实施例中，可以基于是否能获得信噪比、可以获 得信噪比的卫星信号数量以及信噪比的值等，综合判断干扰的强度。例 如，若完全不能获得信噪比，则认为干扰的强度较大，如为10级(或 严重)，若仅有不超过50％的卫星信号可以得到信噪比，则说明干扰的 强度为5级别(或中等)，若超过90％的卫星信号可以得到信噪比，但 是信噪比都比较低(如都低于阈值)时，则可以认为干扰的强度为1级(轻微)。

在一些实施例中，若在一个采集点可以仅能收到很少(如低于预 设值)的卫星的卫星信号且收到的卫星信号能进行解析，则说明可能是 所处的环境对接收卫星信号有影响，则需要更换位置。

步骤530，获取至少一个定位参考数据，并将基于所述第一信号 得到的定位数据与所述至少一个定位参考数据进行比较，确定卫星是否 受到欺骗。

定位参考数据可以是基于其他定位卫星获取到的定位数据，例 如，基于GPS数据、BeiDou数据和Galileo数据得到的定位数据等。在 一些实施例中，定位参考数据还可以是基于系统内容的离线地图获得的 定位数据。在一些实施例中，定位数据可以以经纬度的形式表示。

在一些实施例中，GNSS数据解析模块可以将基于第一信号得到 的定位数据与定位参考数据进行比较，确定卫星是否受到欺骗。例如， 可以将基于第一信号得到的定位数据与GPS、BeiDou和Galileo卫星系 统中一种或多种得到的定位数据进行比较，若基于第一信号得到的定位 数据与定位参考数据均不一致(或差异超过预设阈值)，则认为卫星受 到欺骗。由于GPS、BeiDou和Galileo卫星系统采用的频率都不一样， 若多个卫星系统的定位数据均不一致，则受到欺骗的可信度非常高。或 者将基于第一信号得到的定位数据与离线地图获得的定位数据进行比 较，若二者不一致(或差异超过预设阈值)，则认为卫星受到欺骗。

应当注意的是，上述有关流程500的描述仅仅是为了示例和说明， 而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书 的指导下可以对流程500进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变 仍在本说明书的范围之内。

在一些实施例中，还可以根据机器学习模型对相应数据的处理以 确定信号是否被干扰及所述干扰的强度。

如图6所示为根据本说明书一些干扰预测模型的示意图。如图6 所示，可以基于干扰预测模型630对所述卫星数量610及各卫星的信号 质量620的处理，确定所述信号是否被干扰640及所述干扰的强度650。

在一些实施例中，干扰预测模型可以为卷积神经网络 (Convolutional NeuralNetworks，CNN)、深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)等，或其组合。

在一些实施例中，干扰预测模型的输入可以包括卫星数量及各卫 星的信号质量。在一些实施例中，干扰预测模型的输出可以包括信号是 否被干扰及所述干扰的强度。在一些实施例中，卫星的信号质量可以基 于卫星信号的强度及其信噪比来确定，例如，可以设定不同信号强度及 信噪比对应的质量等级，进而基于实际的信号强度及信噪，通过如查表等方式即可确定对应的信号质量。在一些实施例中，可以将卫星数量及 各卫星的信号质量处理为向量或矩阵、数列等形式输入干扰预测模型。

仅作为示例的，干扰预测模型的输入可以为(a,b,c,d,…)，其中， a表示卫星数量，b表示第一颗卫星的信号质量，c表示第二颗卫星的信 号质量，以此类推。

若获取到的卫星数量不足预设输入模型的卫星信号数量，则相应 的卫星信号质量可以以特定字符表示，如0。若获取到的卫星数量超过 预设单次输入模型的卫星信号数量，则可以将数据进行切割，使得切割 后的每组数据不超过预设单次输入模型的数据数量。则可以将基于每组 数据得到的结果进行综合处理以作为最终的结果，如可以求均值或加权 求和等。

在一些实施例中，模型的输出中信号是否被干扰可以由相应的字 符表示，例如，N表示未被干扰，Y表示被干扰。干扰的强度也可以由 相应的字符表示，例如，0表示未被干扰时的干扰强度，1-10则表示被 干扰时不同的干扰强度，数值越大，强度越大。

在一些实施例中，干扰预测模型可以通过多个有标签的训练样本 训练得到。例如，可以将多个带有标签的训练样本输入初始干扰预测模 型，通过标签和初始干扰预测模型的结果构建损失函数，基于损失函数 迭代更新初始干扰预测模型的参数。当初始干扰预测模型的损失函数满 足预设条件时模型训练完成，得到训练好的干扰预测模型。其中，预设 条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。

在一些实施例中，训练样本至少可以包括多组历史样本数据，每 组历史样本数据中可以包括某历史采集到的信号中的卫星数量、各卫星 的信号质量。标签可以是该是否被干扰的结果及具体的干扰强度值。标 签可以基于人工标注获取。

通过干扰预测模型可以准确地预测出信号是否被干扰，以及干扰 时的被干扰强度，提升数据处理效率及准确度。

图7是根据本说明书一些实施例所示的便携式卫星导航干扰检测 与定位设备700的示意图。

在一些实施例中，可以将本便携式卫星导航干扰检测与定位系统 制作成如图7所示的一种便携式设备，如图7所示，便携式卫星导航干 扰检测与定位设备700可以包括设备主机、安装于设备主机上方的GNSS 高增益卫星解码天线以及安装于设备主机前方的GNSS频段高增益八木 测向天线，为了便于用户把持以快速获取信息，可以在设备主机下方安装握把，以及在设备主机背面安装如显示触摸屏等用户交互模块。相应 的，功率分配器、低噪声射频放大器、零中频接收机、GNSS数据解析 模块、中央处理单元、以及电源模块及通讯模块则可以嵌于设备主机内。

便携式卫星导航干扰检测与定位设备700可以采用一体式形态， 最前端为GNSS频段高增益八木测向天线，通过手持握把将GNSS频段 高增益八木测向天线指向不同方向，将测得的干扰信号与GNSS高增益 卫星解码天线测得的背景信号比较处理，根据各方向信号强弱确定干扰 信号来源，将测得的结果通过数据和波形的形式显示到触摸屏上。同时， 还可以将测到的数据进行存储或通过通讯接口传输至远程平台供后期 分析。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位设备700可以 实现对压制式干扰的自动检测和报警。例如，设备开启后，设备中GNSS 数据解析模块可以自动解析GNSS卫星数据，当检测到的卫星信号质量 明显下降(如能找到很多卫星，但得不到卫星的信噪比，或者信噪比太 低时)，或GNSS卫星有效个数明显降低时，在屏幕启动自动报警提示 有干扰信号通过界面提示干扰过大，同时，可通过扫频定位干扰源。其 中，有效的GNSS卫星是指能得到正常的卫星信噪比和方位数据的卫星。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位设备700可以 实现对欺骗式干扰的自动检测和报警。例如，设备开启后，设备中GNSS 数据解析模块自动解析GNSS卫星数据，当检测到的定位信息与实际定 位信息不符，或者GPS、BeiDou、Galileo之间定位信息不一致，则认为 受到欺骗式干扰，则可以通过显示界面报警。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位设备700可以 实现在移动路测过程中，自动标注真实的移动路测轨迹，GNSS受干扰 欺骗区域。例如，可以将设备放置于移动路测车中，通过设备中的GNSS 数据解析模块可以检测移动过程中各点的受干扰状态，受欺骗状态，以 及各种状态下的各种卫星参数(如卫星个数、卫星信噪比、环境噪声、 干扰电平、GNSS频谱等参数)。并记录出正确的GNSS位置信息(正 确的GNSS位置信息可以在路测前期，设备处于未被完全干扰或欺骗， 可对设备进行定位校准，在移动过程中通过软件校准和各卫星系统 (GPS,BEIDOU,Galileo)之间相互比较获得正确的位置信息。通过移动 检测车绘出受干扰的区域和干扰状态以及各种卫星参数信息。

在一些实施例中，便携式卫星导航干扰检测与定位设备700可以 实现对压制式干扰进行方位测定及对欺骗式干扰进行方位测定。例如， 通过GNSS数据解析模块，查找到干扰区域，通过调节GNSS频段高增 益八木测向天线的方向和观察GNSS频谱数据，确定干扰源方向。再通 过多点查找定位干扰源位置，找到干扰源。或通过GNSS数据解析模块， 查找到欺骗区域，通过调节GNSS频段高增益八木测向天线的方向和观 察GNSS频谱数据，确定欺骗源方向。再通过多点查找定位欺骗源位置， 找到欺骗源。

需要注意的是，以上对于系统及其组成部分的描述，仅为描述方 便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本 领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理 的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子系统与其他组成 部分连接。例如，数据源选择模块和频谱分析回放控制模块可以整合在一个组成部分中。又例如，各个组成部分可以共用一个存储设备，各个 组成部分也可以分别具有各自的存储设备。诸如此类的变形，均在本说 明书的保护范围之内。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说， 上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处 并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改 进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、 改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一 个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少 一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是， 本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例” 或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的 一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列 的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书 流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为 有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附 加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所 描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决 方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助 对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有 时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种 披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的 特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是， 此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近 似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大 体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说 明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施 例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有 效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确 认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的 设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其 他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容 并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史 文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附 加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中 的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的 地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明 书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为 示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一 致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。