基于时频域特征融合深度学习模型的GNSS欺骗信号检测方法

本发明公开了基于时频域特征融合深度学习模型的GNSS欺骗信号检测方法，涉及智能检测技术领域。通过获取原始GNSS信号数据，对数据进行预处理并划分为训练集和测试集；在模型训练阶段，利用预训练轻量化深度学习模型分别提取时域卷积特征和多分辨率频域特征，通过双向注意力机制实现特征间加权修正与融合；基于融合特征向量对模型进行迭代训练，最终利用训练完成模型对测试集进行欺骗信号检测。本发明通过时频域特征深度交互与模型训练机制，通过模型检测欺骗信号，显著提升了复杂场景下GNSS欺骗信号的检测精度与模型抗干扰能力。