基于门控机制的并行CNN-Transformer神经网络的多参数欺骗干扰检测方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：庄学彬, 牛犇, 林子健, 张林杰

单位：中山大学系统科学与工程学院 广州 510275

摘要：在日益复杂的电磁环境中，卫星导航信号极易受到欺骗干扰，因此有必要对欺骗干扰进行检测。针对多种欺骗干扰场景下，单一参数欺骗检测方法不通用、不够鲁棒的问题，该文提出了一种基于门控机制的并行CNN-Transformer神经网络(PCTN)的多参数欺骗干扰信号检测算法，用于检测接收机是否受到欺骗信号的干扰。该算法考虑了欺骗干扰在跟踪阶段对接收机各参数的影响，并从中提取出多个特征信息组成多维时间序列。对序列进行预处理后，利用PCTN网络提取序列的时间前后联系和多个维度上的特征信息。实验结果表明，所提算法在TEXBAT数据集以及实采数据集上分别取得了99%和94.5%以上的总体检测率，能够有效提升多场景下欺骗干扰检测算法的通用性和泛化性。

关键词：卫星导航, 欺骗干扰检测, 多参数, 深度学习

基金资助：航空科学基金(202300080M1001)