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🔥内容介绍

GPS 作为全球卫星导航系统的核心，在军事、交通、金融等领域具有不可替代的作用。然而，GPS L1 频段（1575.42 MHz）采用的 C/A 码调制方式（码率 1.023 MHz，码长 1023 chips）易受欺骗干扰—— 攻击者通过伪造与真实 GPS 信号参数（载波频率、码相位、功率）高度相似的欺骗信号，诱导接收机跟踪错误信号，导致定位结果偏移（误差可达数公里）。

传统单天线抗欺骗方法存在明显局限：

• 功率检测法易被 “功率匹配型” 欺骗信号规避；

• 码相位一致性校验对同步欺骗信号失效；

• 加密认证技术（如 GPS P (Y) 码）成本高，难以普及至民用场景。

在此背景下，阵列天线抗欺骗技术应运而生，其核心优势在于：利用多天线的空间分集特性，通过区分真实信号与欺骗 / 干扰信号的来波方向（DOA）及信号特征，实现物理层面的干扰抑制。本文设计的仿真系统，完整复现 “真实卫星 - 欺骗干扰 - 多天线接收 - 抗欺骗算法 - 捕获验证” 全流程，为工程化落地提供核心技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [v_T_total,inner_products_spoofer, inner_products_jammer,y_normalized, h_m,f_m_h] = AS_core2_with_pmax(rx_signal, ssv_spoof, T, Total_snapshots, numberOfantennas,ssv_jammer, doppler_actual, actual_prns)

% ANTI_SPOOFING Processes IQ data to detect and mitigate spoofed GPS signals

%

% Inputs:

% IQ_data - Received IQ signal [N x numberOfantennas]

% ssv_spoof - Spatial signature vector for spoofing source [4 x 1]

% T - Samples per 1ms code period (e.g., 2400)

% Total_snapshots - Total number of 1ms snapshots (e.g., 30 for 30ms)

% numberOfantennas - Number of antenna elements (e.g., 4)

%

% Outputs:

% v_T_total - Processed output after null steering [N x 1]

% y_vectors - Computed y vectors for each 20ms window [4 x num_windows]

% inner_products - Inner products between normalized y and ssv_spoof [num_windows x 1]

% Validate inputs

if size(rx_signal, 2) ~= numberOfantennas

error('Number of columns in IQ_data must match numberOfantennas.');

end

if length(ssv_spoof) ~= numberOfantennas

error('Length of ssv_spoof must match numberOfantennas.');

end

% Initialize parameters

N_samples = T * Total_snapshots; % Total number of samples

if size(rx_signal, 1) < N_samples

error('IQ_data does not contain enough samples for specified T and Total_snapshots.');

end

% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %

v_T_total = zeros(N_samples, 1); % Preallocate output

pMaxim_snapshots = Total_snapshots;

h_m = zeros(numberOfantennas,1);

q_m = zeros(numberOfantennas,1);

% h_m = zeros(4, 1) + 1j *zeros(4, 1);

v_T_total = zeros(1, T*Total_snapshots);

% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %

%% Anti-Spoofing Processing

IQ_data = rx_signal; % Example IQ data

v_T_PMax_all_prn =zeros(1,length(IQ_data));

IQ_transposed = IQ_data.';

% Initialize result storage for each antenna

theta_results_per_antenna = zeros(4, 1); % 4 antennas and time periods

theta_results_per_antenna(1,1) = 1;

% Loop over antennas

for antenna_idx = 2:4

theta_beta_sum_of_Kperiods_result = 0;

Tsamples_sum_result = 0; % Initialize sum for this particular period and antenna

% Loop over samples in one period (T to 2*T)

for sample_number = T:2*T

singleIQ_result = IQ_data(sample_number, antenna_idx) * conj(IQ_data(sample_number, 1));

Tsamples_sum_result = Tsamples_sum_result + singleIQ_result;

end

theta_results_per_antenna(antenna_idx, 1) = Tsamples_sum_result;

end

% Calculate phase of the complex values

phases = angle(theta_results_per_antenna(1:4, 1));

%% Beta calculation

beta_results_per_antenna = zeros(4, 1); % 4 antennas

% Initialize Tsamples_sum_result before the loop

for antenna_idx1 = 1:4

Tsamples_sum_result = 0; % Initialize sum for this antenna

for sample_number1 = T+1:2*T

beta_singleIQ_result = IQ_data(sample_number1, antenna_idx1) * conj(IQ_data(sample_number1-T, antenna_idx1));

Tsamples_sum_result = Tsamples_sum_result + beta_singleIQ_result;

end

beta_results_per_antenna(antenna_idx1, 1) = sqrt(abs(Tsamples_sum_result)); % Use abs to ensure real sqrt

end

%% Compute y = beta * e^(j*theta)

beta = beta_results_per_antenna;

theta = phases;

y = ones(4, 1); % For i=1, e^{j theta_1} = 1

for i = 1:4

y(i) = beta(i) * exp(1j * theta(i));

end

y_normalized = y / norm(y);

ssv_spoof_normalized = ssv_spoof / norm(ssv_spoof);

inner_products_spoofer= abs(y_normalized' * ssv_spoof_normalized);

ssv_jammer_normalized = ssv_jammer / norm(ssv_jammer);

inner_products_jammer = abs(y_normalized' * ssv_jammer_normalized);

% ssv_spoof_normalized = ssv_spoof / norm(ssv_spoof);

inner_product = abs(y_normalized' * ssv_spoof_normalized);

%% Null Steering Unit

y_H = y'; % Conjugate transpose of y

P_perp = eye(4) - y * (inv(y_H * y) * y_H);

% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %

% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %

% % % % % % % % % %% % % % % POWWER MAXIM> % % % % % % % % % % % % % %

for Prn_num_to_Pmax = 1:length(actual_prns)

for snapshot_num= 1:pMaxim_snapshots-2

P_Maxim_Tsamples_sum_result =0;

for sample_number1 = T:2*T

P_Maxim_singleIQ_result = P_perp*(IQ_data((T*snapshot_num+sample_number1), :).')* conj(IQ_data(sample_number1, antenna_idx1));

P_Maxim_Tsamples_sum_result = P_Maxim_Tsamples_sum_result + P_Maxim_singleIQ_result;

end

q_m = q_m + P_Maxim_Tsamples_sum_result*exp(-1j*2*pi*doppler_actual(Prn_num_to_Pmax)*snapshot_num);

end

h_m = q_m/norm(q_m);

h_m_H = h_m';

P_perp_H = P_perp';

f_m_h = h_m_H*P_perp_H;

vm = f_m_h* IQ_transposed;

v_T_PMax_all_prn = ( v_T_PMax_all_prn + vm);

end

v_T_total = v_T_PMax_all_prn.';

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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