基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

全球导航卫星系统诱导式欺骗检测

随着全球导航卫星系统的广泛应用，其安全性问题也逐渐成为人们关注的焦点。为了对目前最具隐蔽性的诱导式欺骗技术进行检测，提出一种对两路导航信号同时进行处理的combo-signal模型，并提出基于这种信号处理模型来对诱导式欺骗信号进行检测的方法;分析了该方法的检测门限;采用北斗的B1I 和B1C信号在实现了combo-signal处理模型的软件接收机上对该检测方法进行了验证，实验结果证明该方法可以有效地对诱导式欺骗进行检测，统计得到的检测概率跟前面的分析结果一致。     

An INS/GNSS integrated navigation in GNSS denied environment using recurrent neural network

In view of the failure of GNSS signals, this paper proposes an INS/GNSS integrated navigation method based on the recurrent neural network (RNN). This proposed method utilizes the calculation principle of INS and the memory function of the RNN to estimate the errors of the INS, thereby obtaining a continuous, reliable and high-precision navigation solution. The performance of the proposed method is firstly demonstrated using an INS/GNSS simulation environment. Subsequently, an experimental test on boat is also conducted to validate the performance of the method. The results show a promising application prospect for RNN in the field of positioning for INS/GNSS integrated navigation in the absence of GNSS signal, as it outperforms extreme learning machine (ELM) and EKF by approximately 30% and 60%, respectively.     

高精度GPS观测数据的实时仿真研究

针对高精度GPS观测数据实时仿真的需求,研究了观测数据仿真的基本原理、系统功能组成及适用于实时仿真的数学模型.考虑到模型实现的时间约束特性,将仿真系统结构划分为非实时层、弱实时层和强实时层,并采用分布式仿真结构建立了卫星导航观测数据实时仿真系统.算例结果表明:系统满足强实时性要求,观测数据仿真具有较高精度.     

基于伽利略卫星导航系统的多径误差仿真

着重讨论伽利略卫星导航系统中采用的线性偏移载波调制技术,对GALILEO中可能用到的几种信号的基本特性作具体分析,提出对于BOC信号,应采用余弦副载波调制方式,并在此基础上对GALILEO各种信号的多径误差、平均多径误差进行仿真验证.仿真结果表明,在参数相同的条件下,余弦副载波类型BOC信号的平均多径误差均优于同参数下的正弦副载波类型BOC信号的平均多径误差.     

采用双天线载波相位差技术的卫星导航接收机抗欺骗方法

针对欺骗干扰信号难以有效实时模拟真实卫星信号空间分布特性的特点,提出利用双天线载波相位差进行欺骗信号检测的方法。分析载波相位差计算的各种误差源,并在此基础上建立针对欺骗信号的二元假设检验。通过理论分析和仿真实验,验证了所提欺骗信号检测技术的有效性,并得出了天线阵基线越长、入射方位角越小,载波相位差检测技术对欺骗信号的检测性能越优的结论。