Carrier-phase and IMU based GNSS Spoofing Detection for Ground Vehicles
本文开发、实现并验证了一种功能强大的基于单天线载波相位的测试，以检测对配备低成本惯性测量单元（IMU）的地面车辆的全球导航卫星系统（GNSS）欺骗攻击。越来越多的自动化地面车辆需要精确的定位，以适应不寻常的自然或意外事件，并防止蓄意攻击。本文的欺骗检测技术利用了载波相位固定模糊度的剩余成本产生的校准良好的载波相位差分GNSS（CDGNSS）的估计，是紧密耦合的低成本IMU。载波相位固定模糊度剩余成本在亚厘米级对测量的载波相位值与由先前测量和由基于IMU测量和车辆约束的动态模型预测的值之间的差异敏感。由于攻击者实际上无法预测由道路不规则性引起的厘米幅度的车辆运动，因此在欺骗攻击中会出现这种差异。所开发的欺骗检测方法的有效性进行评估与车载传感器套件在得克萨斯州奥斯汀捕获的数据。该数据集包括消费级和工业级IMU数据以及各种多路径环境（开放天空，浅层城市和深层城市）。注入数据集的最坏情况的人工欺骗攻击在两秒内被检测到。
2022-02-28 eess.SP
A real/fast-time simulator for impact assessment of spoofing & jamming attacks on GNSS receivers
本文实现并测试了一种可集成于实时与快速时间环境的GNSS安全影响仿真器，通过向实际测量值注入偏差来模拟干扰和欺骗攻击，并经飞行实验验证其有效性。
2024-08-01 cs.SY eess.SP eess.SY
Probabilistic detection of GNSS spoofing using opportunistic information
本文提出基于机会信息的GNSS欺骗概率检测（PDS）方案，结合运动模型约束回归与高斯过程构建不确定性，并通过Neyman-Pearson引理实现检测，实验证明其检测有效性优于现有方法。
2025-05-11 cs.CR eess.SP
GNSS Spoofing in Mobile Devices: A Survey on Impact and Countermeasures
Northeastern University（东北大学）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本文针对智能手机GNSS欺骗攻击，提出了一项新颖的综述，建立了攻击效果与对策的分类法，回顾了漏洞特征化历史，并概述了检测与对抗技术，为移动平台上的对策选择提供了比较框架。
2026-10-02 cs.CR cs.SY eess.SP
Meta-Learning Based Radio Frequency Fingerprinting for GNSS Spoofing Detection
本文提出一种基于元学习的射频指纹识别框架，利用接收机预相关和后相关阶段的信号特征检测GNSS欺骗器，在TEXBAT和OAKBAT数据集上检测准确率超95%。
2025-11-01 eess.SP
SeaSpoofFinder -- Potential GNSS Spoofing Event Detection Using AIS
SeaSpoofFinder通过AIS数据检测潜在GNSS欺骗事件，利用两阶段方法识别异常，揭示多个区域的重复模式，但强调AIS数据无法确定性归因欺骗活动。
2026-02-20 eess.SP
GNSS SpAmming: a spoofing-based GNSS denial-of-service attack
National Institute for Aerospace Technology (INTA)（国家航空航天技术研究所）
本文提出了一种结合干扰和欺骗的新型GNSS攻击SpAmming，通过CDMA多路复用特性使接收器失去合法卫星信号，从而实现拒绝服务，展示了其在不同接收器状态下的有效性及可能的防御措施。
2026-02-05 cs.CR eess.SP
GNSS Spoofing Detection via Opportunistic IRIDIUM Signals
在本文中，我们研究了私有的IRIDIUM卫星星座，以提供独立于GNSS的定位服务。特别是，我们应用我们的研究结果提出了一个新的GNSS欺骗检测解决方案，利用未加密的IRIDIUM环警报（IRA）的消息，由IRIDIUM卫星广播。我们首先对IRIDIUM卫星星座的许多参数进行逆向工程，例如卫星速度、数据包到达间隔时间、最大卫星覆盖范围、卫星通过持续时间和卫星波束星座等。随后，我们采用上述统计数据来创建卫星网络的详细模型。随后，我们提出了一个解决方案，以检测目标用户从他的路径的意外偏差，由于GNSS欺骗攻击。我们表明，我们的解决方案可以有效地用于验证从标准GNSS卫星星座估计的位置，我们提供的约束条件和参数，以适应几个应用场景。本文报告的所有结果，同时显示了我们的建议的质量和可行性，由真实数据支持。特别是，我们已经收集和分析了数十万的IRA消息，这要归功于持续数天的测量活动。所有收集的数据（$1000+$小时）都已提供给研究界。我们的解决方案特别适合无人值守的场景，如沙漠、农村地区或公海，由于部署限制，无法使用依靠众包的标准欺骗检测技术。此外，与竞争解决方案相反，我们的方法不诉诸物理层信息，专用硬件，或多个接收站，同时只利用单个接收天线和公开可用的IRIDIUM传输。最后，还强调了新的研究方向。
2020-06-18 cs.CR eess.SP
Detection of Replay Attacks to GNSS based on Partial Correlations and Authentication Data Unpredictability
故意干扰，尤其是GNSS欺骗，目前是定位、导航和定时（PNT）界最关心的问题之一。随着Galileo采用开放服务导航消息认证（OSNMA），E1B信号组件将持续广播不可预测的加密数据。这允许GNSS接收器不仅确保数据源的真实性，而且还检测已经跟踪具有相对良好的可见性条件的真实信号的接收器的重放欺骗攻击。由于欺骗器需要以几乎为零的延迟来估计由OSNMA引入的不可预测比特以便执行安全码估计和重放（SCER）攻击，所以欺骗器可欺骗地将轻微失真引入到信号中，这可以是欺骗检测器的基础。在这项工作中，我们提出了五个检测器的GNSS信号的部分相关性的基础上获得的可预测和不可预测的部分信号。我们在广泛的测试案例中对其进行评估，包括不同类型的接收器和欺骗条件。结果表明，其中一个检测器始终优于其他检测器，并且即使在对Spotify有利的条件下，它也能够以高概率检测到SCER攻击。最后，我们讨论了一些实际的考虑，特别是当使用伽利略OSNMA消息结构的接收器中实现所提出的检测器。
2020-11-06 cs.CR eess.SP
Maximum-Likelihood Power-Distortion Monitoring for GNSS Signal Authentication
我们提出了一个扩展所谓的PD检测器。PD检测器联合监测接收功率和相关轮廓失真，以检测GNSS携带型欺骗、干扰或多径的存在。我们表明，通过将PD检测器的基于差分的失真测量替换为基于单信号相关函数模型的最大似然估计的后拟合残差，可以显着提高分类性能。我们称这种改进的技术为PD-ML检测器。与PD检测器直接比较，PD-ML检测器在对大量记录的现场数据库进行测试时表现出更高的分类准确性。特别地，它（1）在区分欺骗攻击和干扰攻击方面明显更准确，（2）在区分受多径影响的数据和无干扰数据方面更好，以及（3）通过将多径分类为欺骗而发出假警报的可能性更小。PD-ML检测器以额外的计算复杂度为代价实现了这种改进的性能。
2018-05-14 cs.CR eess.SP
Spoofing Missed-Detection Bounds for PRF GNSS Ranging Authentication Under AWGN Models
本文推导了PRF GNSS测距在多种欺骗模型下的认证安全性，量化了伽利略E6-C信号实现128位安全所需数据量，并预测了SCER对手所需设备，为设计安全测距协议提供依据。
2026-10-06 cs.CR eess.SP
On the Optimal Spoofing Attack and Countermeasure in Satellite Navigation Systems
本文提出GNSS欺骗攻击的通用模型，推导出针对高斯传输的最优攻击策略，证明其构成纳什均衡，并给出实际调制下的广义似然比检验，数值验证了理论结果。
2023-02-03 eess.SP
Extending RAIM with a Gaussian Mixture of Opportunistic Information
本研究扩展RAIM，融合地面与机载机会信息，通过子集生成与位置融合构建复合似然函数，实现稳健的GNSS欺骗检测，实验验证显著提升准确性。
2024-02-05 cs.CR eess.SP
GNSS Jammer and Spoofer Mitigation via Multi-Antenna Processing
提出SCHIEBER多天线处理方法，联合利用自适应空间滤波与DoA-伪距一致性检验，在未知接收机位置和攻击类型情况下抑制GNSS干扰并识别欺骗。
2025-07-24 cs.IT eess.SP math.IT
AIS-Based Maritime GNSS RFI Monitoring With Multi-Vessel Coherence and Communication-Integrity Artifact Mitigation
Chungbuk National University（忠北国立大学）；Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering（韩国船舶海洋工程研究院）
本文提出基于AIS的三阶段框架，通过预过滤和时空分析实现广域GNSS欺骗与干扰检测，有效降低误报率。
2026-08-14 cs.CR eess.SP
First results from three years of GNSS Interference Monitoring from Low Earth Orbit
从低地球轨道观测地面GNSS干扰（干扰和欺骗）是一种独特有效的技术，可用于表征干扰的范围、强度和结构，并用于估计发射机位置。这些细节对于态势感知、干扰威慑和开发抗干扰GNSS接收器都是有用的。本文介绍了一项为期三年的全球干扰研究的结果，重点是自2017年以来在叙利亚活跃的一个特别强大的干扰源。然后探讨了这种干扰对全球导航卫星系统接收机操作和设计的影响。
2021-09-14 eess.SP
Participatory Sensing for Localization of a GNSS Jammer
全球导航卫星系统接收器容易受到干扰和欺骗攻击，过去十年来全世界报告了许多这类事件。快速检测攻击并定位攻击者非常重要，如果没有专用的传感基础设施，这可能很难实现。参与式感知或人群感知的概念是由大量自愿贡献者提供测量，而不是依赖于专门的感知基础设施。这项工作认为嵌入式GNSS接收机提供测量参与式干扰检测和定位。具体而言，这项工作提出了一种新的干扰定位算法，基于参与式感知，利用AGC和C/N_0估计从商业GNSS接收机。所提出的算法不需要知道干扰功率，也没有的信道，但自动估计的所有参数。该算法优于类似的国家的最先进的定位算法在相关的场景。
2022-04-29 eess.SP
Urban Road Safety Prediction: A Satellite Navigation Perspective
预测通过全球导航卫星系统（GNSS）信号导航的城市道路的安全性被认为是。为了确保自动驾驶车辆的安全驾驶，车辆必须规划其轨迹以避免在不安全的道路上导航（例如，结冰条件、施工区、狭窄街道等）。这些信息可以从道路的物理特性、车辆的性能和天气条件中获得。从基于全球导航卫星系统的导航角度来看，全球导航卫星系统信号在不同地点的可靠性（这在很大程度上取决于周围环境中的道路布局）对于确保安全的自动驾驶至关重要。被高大物体包围的城市道路环境会显著降低GNSS信号的准确性和可用性。本文提出了一种基于GNSS的导航可靠性预测方法，以确保城市导航安全。基于车载GNSS接收器的概率位置误差界限来确定道路上给定位置和时间处的卫星导航可靠性。提出了一种地面车辆GNSS可靠性的度量标准，并提出了一种预测GNSS导航解的保守概率误差界的方法。为各种导航应用生成卫星导航可靠性图。作为一个案例研究，可靠性地图中使用的自动地面车辆安全约束路径规划建议的优化问题制定。
2022-06-21 eess.SP
A Conditional Timing Protection Level: Holdover-Limited Undetected Time Error Under GNSS Spoofing
Ashforde OÜ（阿什福德有限公司）
针对GNSS欺骗攻击，提出条件时序保护级别（TPL），通过无模型监测器与独立跨星一致性检测，将未检测时间误差限制在纳秒级，远低于实际攻击造成的毫秒级误差。
2026-06-24 cs.CR eess.SP
An Experimental Study on Relative and Absolute Pose Graph Fusion for Vehicle Localization
在这项工作中，我们研究和评估多姿态图融合策略的车辆定位。我们专注于融合一个单一的绝对定位系统，即汽车级全球导航卫星系统（GNSS）在1赫兹，与一个单一的相对定位系统，即车辆里程计在25赫兹。我们的评估是基于180公里长的车辆轨迹记录在高速公路，城市和农村地区，并伴随着后处理的实时动态GNSS作为地面实况。结果显示，与非融合GNSS相比，误差的标准偏差显著降低了18%，但误差的偏差没有变化。我们表明，基本原则是，在GNSS读数的误差是高度相关的时间。这导致不能通过使用来自测距法的相对定位信息来补偿的偏差，但是它可以减小误差的标准偏差。
2018-03-21 eess.SP
GNSS Jamming Detection with Automatic Gain Control (AGC) and Carrier-to-Noise Ratio Density (CNO) Observables from a COTS receiver
IRT Railenium；SNCF（法国国家铁路公司）；Univ Gustave Eiffel, COSYS-LEOST（格勒诺布尔艾菲尔大学，COSYS-LEOST）
本研究探讨了GNSS干扰检测中自动增益控制（AGC）和载波噪声比密度（CNO）可观测量在COTS接收机中的应用，重点分析了啁啾干扰对GPS L1接收机的影响。
2026-02-13 eess.SP
Performance Analysis for Autonomous Vehicle 5G-Assisted Positioning in GNSS-Challenged Environments
已知独立的全球导航卫星系统（GNSS）在开放天空条件下提供几米的定位精度。当到一些GNSS卫星的视线（LOS）路径被阻挡时，例如，在城市峡谷或地下隧道中。为了克服这一问题，一般的做法通常是用其他专用子系统来增强GNSS系统，以帮助弥补因视线模糊而产生的差距。5G定位最近引起了一些关注，主要是由于使用5G信号和基础设施提供厘米级精度的可能性，有效地不增加额外成本。在本文中，我们研究了GNSS和5G定位在可实现的位置和速度误差范围方面的混合。我们专注于卫星可见性受环境几何约束的场景，以及GNSS和5G定位系统无法单独执行或提供过大误差的场景。
2020-04-15 cs.IT eess.SP math.IT
Deep urban unaided precise Global Navigation Satellite System vehicle positioning
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文介绍了最彻底的研究，到目前为止，车载载波相位差分GNSS（CDGNSS）定位性能在一个深城市设置辅助互补传感器。使用在德克萨斯州奥斯汀市密集的城市中心及其周围行驶约2小时期间捕获的数据，CDGNSS系统被证明可以实现17厘米精度的3D城市定位（95%的概率），解决方案可用性大于87%。这些结果是在没有惯性、电光或里程计传感器的任何帮助下实现的。基于GNSS的独立精确定位系统的开发和评估是实现将精确的GNSS、视觉、雷达和惯性传感相结合，为自动化和互联车辆提供全天候高完整性、高绝对精度定位的总体目标的关键里程碑。本文描述和评估的系统由密集间隔的参考网络、软件定义的GNSS接收器和实时动态（RTK）定位引擎组成。性能敏感性分析表明，导航数据wipeoff全调制GNSS信号和密集的参考网络是高性能的城市RTK定位的关键。与现有的城市全球导航卫星系统处理的无辅助系统的比较表明，拟议的系统具有显着更高的可用性或准确性。
2020-06-15 cs.RO eess.SP
Integrated Sensing and Communication for Joint GPS Spoofing and Jamming Detection in Vehicular V2X Networks
车联网（V2X）通信预计将成为第六代（6G）智能交通系统（ITS）的重要组成部分。仅依靠车载传感器的自动驾驶汽车无法绕过安全性和可靠性的限制。因此，通感一体化被认为是实现高情境和自我感知水平的有效方法，使V2X能够感知物理世界并根据紧急情况调整其行为。通过全球定位系统（GPS）的安全导航对于ITS的安全运行至关重要。然而，由于民用GPS接收器缺乏加密和认证机制，欺骗者可以通过发动GPS欺骗攻击来轻易复制卫星信号，从而欺骗车辆并操纵导航数据。此外，由于其共享性质，V2X链路容易受到干扰攻击，这可能危及车辆安全。本文提出了一种联合检测V2X网络中GPS欺骗和干扰攻击的方法。仿真结果表明，该方法能以较高的检测概率检测出欺骗和干扰。
2023-02-01 eess.SP
Beyond Legacy L1 C/A: Characterizing Advanced Multi-Frequency Spoofing Against Multi-Frequency GPS Receivers for Autonomous Navigation
The University of Alabama（阿拉巴马大学）
本文量化了多频GPS接收机对抗相干欺骗所需的带间对齐精度，提出基于CFAR的跨频一致性检测方法，实验表明失准达0.2码片时检测概率趋近于1。
2026-09-23 eess.SP physics.space-ph stat.AP
A GPS spoofing detection and classification correlator-based technique using the LASSO
提出了一种适用于单天线接收机的全球导航卫星系统（GNSS）欺骗检测和分类技术。我们制定了一个优化问题，在基带相关器域使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）。我们对接收信号的相关器抽头输出进行建模，以形成三角形函数的字典，并利用稀疏信号处理从所述字典中选择移位的匹配三角形的分解。该最小化问题的最优解通过观察稀疏向量输出中的两个不同码相位值（真实的和欺骗的）的分解来辨别潜在欺骗攻击峰值的存在。我们使用阈值来减少误报。此外，我们提出了一个变化的最小化问题，通过提高字典的更高分辨率的移位三角形。所提出的技术可以实现为一个先进的精细采集监控工具，以帮助在跟踪环欺骗缓解。在我们的实验中，我们能够区分真实的和假冒的峰值从合成数据模拟和真实的数据集，即，得克萨斯州欺骗测试电池（TEXBAT）。所提出的方法实现了0.3%的检测错误率（DER）的spokesman攻击在标称信噪比（SNR）的条件下，一个真实的spokesman功率为3 dB。
2020-04-29 cs.SY eess.SP eess.SY
On the Limits of Cross-Authentication Checks for GNSS Signals
本文形式化了GNSS信号的交叉认证检查模型，提出欺骗攻击策略并解析攻击者自由度，通过实验揭示了同时使用已认证和未认证信号的PVT交叉认证检查的局限性。
2023-04-06 cs.CR eess.SP
Using Mobile Phones for Participatory Detection and Localization of a GNSS Jammer
本研究针对GNSS干扰问题，提出基于手机众包$C/N_0$测量值的干扰源定位改进算法，经硬件测试验证其在路径损耗指数为2时中位误差达50米，优于现有算法。
2023-05-03 eess.SP
Centimeter-level Positioning by Instantaneous Lidar-aided GNSS Ambiguity Resolution
The University of Melbourne（墨尔本大学）
高精度车辆定位是在城市环境中实施现代驾驶系统的关键。只要正确求解整周模糊度，全球导航卫星系统（GNSS）载波相位测量就可以提供毫米至厘米级的定位。冗余码测量常用于整周模糊度解算，但在城市峡谷中存在信号阻塞和多径效应。在这方面的贡献，激光雷达辅助的瞬时模糊度的解决方法。激光雷达测量结果以3D关键点的形式通过基于学习的点云配准方法使用预先构建的HD地图生成，并在混合测量模型中与GNSS观测结果集成，以产生精确的浮点解，从而提高模糊度成功率。的模糊度方差矩阵和相关的模糊度精度衰减（ADOP）的封闭形式的表达式的开发，提供先验评估这样的激光雷达辅助模糊度解决方案的性能。分析和实验结果表明，该方法能够成功的瞬时IAR有限的GNSS卫星和频率，导致厘米级的车辆定位。
2022-06-03 cs.RO eess.SP
GNSS Measurement-Based Context Recognition for Vehicle Navigation using Gated Recurrent Unit
本文提出一种基于GNSS测量的细粒度七类环境上下文分类框架，设计C/N0加权方位角分布因子并采用轻量级GRU网络实现实时识别，在自建数据集上孤立场景准确率达99.41%、过渡场景94.95%。
2024-04-22 eess.SP
Infrastructure-enabled GPS Spoofing Detection and Correction
准确而强大的定位对于支持高水平的驾驶自动化和安全性至关重要。现代定位解决方案依赖于各种传感器，其中GPS一直是并将继续是必不可少的。然而，GPS可能容易受到恶意攻击，GPS欺骗已被确定为高威胁。随着交通基础设施在支持新兴车辆技术和系统方面变得越来越重要，本研究探讨了将基础设施数据应用于防御GPS欺骗的潜力。我们提出了一个支持基础设施的框架，使用路边单元作为独立、安全的数据源。基于隔离森林构造了一个实时检测器来检测GPS欺骗。一旦检测到欺骗，GPS测量就被隔离，并且使用安全的基础设施数据来校正潜在受损的位置估计器。我们使用模拟和真实数据测试了所提出的方法，并显示了其在防御各种GPS欺骗攻击方面的有效性，包括建议使生产级自动驾驶系统失败的隐形攻击。
2023-03-14 eess.SP
GNSS Interference Classification Using Federated Reservoir Computing
针对无人机GNSS系统易受干扰且传统深度学习方法计算成本高的问题，本文提出联邦储备池计算（FedRC）方法，实现了更快的收敛速度和更低的损失水平，有效提升了干扰分类的适应性和运行效率。
2024-08-23 eess.SP
GNSS jammer localization and identification with airborne commercial GNSS receivers
本研究利用带单天线和商用GNSS接收机的VTOL无人机，通过频谱相关方法在频域和时域上检测、定位并分类有害干扰，现场测试实现米级定位精度，无需额外软件定义无线电载荷。
2025-03-26 eess.SP
Performances of a GNSS receiver for space-based applications
空间飞行器的寿命取决于其空间站保持能力。位置保持是车辆保持位置和方向的能力。由于外部扰动，SV的轨道来自理想轨道。卫星的实际定位系统主要基于地面设备，这意味着重型基础设施。因此，使用全球导航卫星系统的自主定位和导航系统可以大大降低平台设计和运营成本。已经进行了研究，并已提供了以全球定位系统接收器为基础的第一批业务系统。但是，考虑到接收机能够处理GPS和伽利略信号，可以获得更好的服务可用性。实际上，伽利略系统在信号表示和导航数据方面将与当前和现代化的全球定位系统兼容。用这样的接收器获得的更大的可用性将允许点解决方案的数量的显著增加和性能增强。从中期来看，Thales Alenia Space资助了一个博士学位，以开发能够处理GPS系统和未来伽利略系统的可重新配置接收器的概念。在这种情况下，本文的目的是评估地球同步轨道（GEO）应用程序设计的接收机的性能。它示出了高的改进，获得与接收机设计跟踪GPS和伽利略卫星。性能评估已被用于确定未来卫星全球导航卫星系统接收器的规格。
2018-09-24 astro-ph.IM eess.SP
Supporting GNSS Baseband Using Smartphone IMU and Ultra-Tight Integration
全球导航卫星系统（GNSS）发展的激增挖掘了许多最先进技术的繁荣潜力，例如，自主地面车辆导航然而，全球导航卫星系统易受各种地面干扰的影响，这些干扰严重破坏了导航系统的连续性。与此同时，基于GNSS的下一代导航设备正朝着更小、更低成本和更轻的方向发展，正如商业市场预测的那样。这项工作旨在回答智能手机惯性测量单元（IMU）是否足以支持GNSS基带。因此，使用消费级智能手机传感器的级联超紧耦合GNSS/惯性导航系统（INS）技术被应用于改善GNSS软件定义无线电（SDR）的基带。基于集成扩展卡尔曼滤波器（EKF）导航器预测多普勒值，其中GNSS和INS的基于伪距状态的测量被融合。它用于辅助GNSS基带中的数控振荡器（NCO）。在此基础上，利用改进后的GNSS软件无线电系统构建了一个超紧密集成平台，将基带处理与惯导机械化集成在一起。最后，跟踪和基于载波的定位性能进行了评估，在建议的平台，智能手机IMU辅助GNSS基带通过运动场测试。实验结果表明，只需花费几美元的额外硬件，而不是昂贵的硬件，就可以有效地改善GNSS基带。
2022-09-11 cs.SY eess.SP eess.SY
Learning to Localise Automated Vehicles in Challenging Environments using Inertial Navigation Systems (INS)
为了提高惯性导航系统（INS）/全球导航卫星系统（GNSS）组合导航在无GNSS信号情况下的精度，提出了一种基于人工神经网络的算法。INS可用于在城市峡谷、桥梁、隧道和树木周围的GNSS信号丢失期间连续定位自主车辆，在陀螺仪积分和加速度计对位移的双重积分期间，其遭受随时间级联的无限指数误差漂移。更重要的是，误差漂移的特征在于依赖于时间的模式。输入延迟神经网络（IDNN）具有学习随时间推移的误差漂移的能力[1]，并且具有比递归神经网络（RNN），长短期记忆和门控递归单元网络更有效的计算效率。此外，已发表的文献集中在旅行路线，不考虑复杂的驾驶场景，因此，我们在本文中研究的性能具有挑战性的情况下，如急刹车，圆，急转弯，连续的左，右转弯和车辆加速度的快速变化在众多的测试序列。结果表明，基于神经网络的方法能够提供高达89.55%的改善对INS的位移估计和93.35%对INS的方向速率估计。
2020-10-05 cs.SY eess.SP eess.SY
First Galileo SAS Authenticated Time Solution
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；DG DEFIS, European Commission（欧盟委员会防卫工业与太空总局）；Septentrio, part of Hexagon（Hexagon旗下Septentrio公司）；Univ. Autonoma de Barcelona (UAB), CERES, IEEC（巴塞罗那自治大学）
针对GNSS欺骗威胁，本文首次实现基于伽利略SAS认证信号的定时解，通过简化协议和软件接收机从认证伪距计算时钟偏差，验证了认证定时的可行性。
2026-09-15 cs.CR eess.SP
R-WhONet: Recalibrated Wheel Odometry Neural Network for Vehicular Positioning using Transfer Learning
York St John University（约克圣约翰大学）；Coventry University（考文垂大学）；University of Birmingham（伯明翰大学）
本文提出了一种迁移学习方法来重新校准我们以前开发的车轮里程计神经网络（WhONet）的车辆定位在全球导航卫星系统（GNSS）不可用的环境中。WhONet已被证明具有学习车轮速度测量中的不确定性的能力，这些不确定性是车辆校正和精确定位所需的。这些不确定性可能表现为在泥泞和不平坦的地形上行驶时轮胎压力的变化或车轮打滑。然而，数据驱动方法（如WhONet模型）的一个常见问题是，通常无法将模型推广到新车。在机器学习模型在特定域中训练但部署在另一个域中的场景中，模型的性能会降低。在现实生活中，有几个因素会影响这种退化，从车辆动力学的变化到传感器噪声的新模式分布，并且偏差会使测试传感器数据与训练数据不同。因此，挑战在于探索技术，使经过训练的机器学习模型能够自发地适应新的车辆领域。因此，我们提出了重新校准车轮里程计神经网络（R-WhONet），它将WhONet模型从其源域（模型最初训练的车辆和环境）调整到目标域（训练模型将部署的新车辆）。通过对几种全球导航卫星系统中断情况进行性能评估-短期复杂驾驶情况和长期全球导航卫星系统中断情况。我们证明了在源域中训练的模型不能很好地推广到目标域中的新车。然而，我们表明，我们提出的新框架提高了WhONet模型的推广到目标领域的新车高达32%。
2022-09-13 cs.RO eess.SP
Compact Convolutional Segmentation for Visual Landmark Extraction in GNSS-Denied UAV Navigation
Ankara Yildirim Beyazit University（安卡拉耶尔德勒姆贝亚齐特大学）；TAYF Research and Development Engineering Consulting Inc.（TAYF研发工程咨询公司）
本文提出一种深度卷积网络，用于在GNSS受限环境下通过无人机摄像头图像实时提取地标，以实现无人机导航。
2026-08-04 eess.IV eess.SP
Spoofing-Resilient LiDAR-GPS Factor Graph Localization with Chimera Authentication
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出一种融合 LiDAR 里程计与 GPS 伪距的因子图定位框架，利用卡方检测器在 Chimera 认证间隔内检测并缓解 GPS 欺骗攻击，实验表明标称条件下位置误差低于 5 米，欺骗条件下误差被限制在里程计漂移水平内。
2023-07-10 cs.RO cs.SY eess.SP
Real-time Framework for Trust Monitoring in aNetwork of Unmanned Aerial Vehicles
无人机（UAV）越来越多地用于各种民用和军事应用，例如遥感、边境巡逻、灾害监测和通信覆盖扩展。然而，仍然容易发生几种网络攻击，例如GPS欺骗攻击、分布式拒绝服务（DDoS）攻击和中间人攻击，以获取其收集的信息或强制无人机执行其请求的动作，这可能会损坏无人机或其周围环境，甚至危及操作现场人员的安全。在本文中，我们提出了一种信任监测机制，其中一个集中的单元（如地面站）定期观察无人机的行为，在他们的运动路径，他们消耗的能量，以及他们完成的任务的数量和测量的无人机的相对信任分数，以检测任何异常行为的实时方式。仿真结果表明，该信任模型能够实时检测出遭受洪水攻击、中间人攻击、GPS欺骗攻击等多种网络安全攻击的恶意无人机。
2020-07-16 cs.MA eess.SP
