一种集成学习的高灵敏度动态GNSS欺骗检测方法

本发明涉及欺骗干扰检测技术领域，具体公开了一种集成学习的高灵敏度动态GNSS欺骗检测方法，包括：获取多相关器阵列的输出信号，计算得到同相信道多相关器SQM指标和正交信道多相关器SQM指标；采用间接卡尔曼滤波进行处理，得到平滑后的同相信道多相关器SQM指标和平滑后的正交信道多相关器SQM指标，以及稳态估计误差方差；构建备选欺骗检测指标；通过多个机器学习模型，选择备选欺骗检测指标中的一个作为欺骗检测指标；根据其与对应的阈值的比较结果，判定是否发生了欺骗攻击。本发明通过集成学习实现动态的检测指标选择，以应对不同欺骗攻击条件，能够显著提升对欺骗攻击的检测效能。