一种端云协同的智能交通GNSS信号干扰响应方法和系统与流程

本技术属于智能交通与卫星导航，尤其涉及一种端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法和系统。

背景技术：

1、随着智能交通系统（intelligent traffic system，its）与车联网向广域、高动态方向演进，以北斗、gps为代表的多模gnss（全球导航卫星系统）已成为车辆及低空飞行器获取绝对位置信息、执行路径规划与编队调度的核心数据源。然而，交通场景中电磁环境复杂，加之人为压制/欺骗干扰频发，gnss信号可靠性直接关乎通行安全与运营效率。因此，亟需一套从信号感知、数据传输、干扰研判到终端响应的完整闭环管控方案，以满足高可靠、低时延、广覆盖的智能交通导航保障需求。

2、目前针对gnss信号干扰管控的主要技术流程如下：在端侧，通常部署gnss信号接收机与频谱仪，基于载噪比跌落或功率突变等简单门限规则进行本地干扰初判，并将单点告警数据通过4g/5g链路回传至云端；在通信传输层面，链路建立与切换多依据静态规划表或人工经验配置，当通信链路因干扰需紧急切换时，缺乏动态调整机制；在云端，多采用支持向量机或传统神经网络对上报特征进行二次分类，尝试辨别干扰类型并生成预警信息下发至终端；在载体避障方面，现有方法多依赖机载雷达或视觉传感器发现障碍物后再触发本地路径重规划，云端仅作为后台监控。上述各环节在工程实现上相对独立，呈现“端侧感知-云端分析-终端响应”的串行流水线形态。

3、然而，上述现有技术的整个管控流程中，“信号质量保障”与“干扰态势认知”相互割裂，缺乏从信号异常感知到干扰源精准辨识、再到通信链路自适应调整的端到端信息闭环，导致干扰响应始终处于“滞后且粗糙”的被动局面。具体而言，端侧仅依据固定阈值做0/1式初判，上报至云端的仅是孤立的单点告警标志位，而非结构化的干扰事件描述，导致云端难以从碎片化数据中提取干扰源的空间位置与功率特征；传输层的链路建立与切换完全独立于干扰感知结果，当链路因干扰需紧急切换时，缺乏基于实时干扰态势的通信链路动态重配置机制；云端判决引擎收到的是碎片化的单设备数据，无法通过多载体协同校验消除环境瞬态噪声引起的误报，更无法将干扰源定位结果反向映射为受扰载体的差异化风险等级，最终下发给终端的预警信息往往过于笼统（如仅提示“信号异常”），载体仍难以据此做出精准的链路切换或航迹调整决策。这一“感知-传输-分析-响应”信息链的断裂具体表现为感知端上报信息结构化程度低、传输链路切换与干扰态势脱节、云端分析缺乏协同校验与空间推算能力、终端响应指令缺乏可执行的态势信息，使得各模块即便在局部功能正常的前提下，整体系统仍无法实现对gnss干扰事件的快速甄别、精准定位与差异化处置，严重制约了广域智能交通场景下导航信号的可用性与运行安全性。

技术实现思路

1、本技术提供一种端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法和系统，通过接收移动载体上报的多维度结构化感知数据，经时空网格汇聚与多载体协同判决剔除离群误报后，利用到达时间差定位干扰源并基于接收功率推算其发射功率及影响范围，再将影响范围与各载体轨迹叠合匹配以量化个体受扰程度，最终将干扰源位置及影响范围作为结构化指令下发至受干扰载体以触发通信链路精准切换与轨迹重规划，从而形成端到端信息闭环，解决了现有gnss信号干扰响应中感知、传输、分析与响应各环节相互割裂、信息无法贯通所导致的干扰响应滞后且粗糙的问题。

2、第一方面，本技术提供一种端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法，包括：

3、接收移动载体上报的感知数据集；感知数据集包含时空坐标、干扰信号到达时间、干扰信号到达频率、干扰信号接收功率和移动速度矢量；

4、根据各载体上报的时空坐标，将各载体划分至对应的预设时空网格，统计同一时空网格内上报载体数量，当上报载体数量达到预设阈值时，触发多载体协同判决，以剔除上报位置中的离群点，保留有效感知源；

5、基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达时间，利用到达时间差确定干扰源空间位置；

6、基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达频率、干扰信号接收功率和移动速度矢量，确定干扰源发射功率，并根据干扰源发射功率经空间传播衰减至背景噪声功率时所对应的传播距离，确定干扰源影响范围；

7、将干扰源影响范围与各载体的时空坐标序列进行叠合匹配，以确定受干扰载体，并计算各受干扰载体的受扰程度值；

8、基于受扰程度值触发的分级预警下发至受干扰载体后，依据星地几何约束条件为受干扰载体确定可建立链路的未受干扰载体，并将干扰源空间位置及影响范围下发至受干扰载体以触发链路切换。

9、可选地，根据各载体上报的时空坐标，将各载体划分至对应的预设时空网格，统计同一时空网格内上报载体数量，当上报载体数量达到预设阈值时，触发多载体协同判决，以剔除上报位置中的离群点，保留有效感知源，包括：

10、按照预设的地理空间经纬度网格和时间窗口，将上报载体映射至对应的时空网格单元，同一时空网格单元内的载体共享相同的空间区域标识和时间段标识；

11、统计当前时空网格单元内有效上报载体数量，当有效上报载体数量达到预设阈值时，触发多载体协同判决流程；

12、计算当前时空网格单元内所有载体上报位置的空间质心坐标；

13、以质心坐标为圆心、以质心至最远上报位置的欧氏距离为半径，构建覆盖全部上报位置的最小外接圆；

14、获取各载体上报位置与质心之间的欧氏距离，将欧氏距离超出预设离群距离阈值的上报位置判定为边界离群点并予以剔除，剩余载体标记为有效感知源。

15、可选地，基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达时间，利用到达时间差求解干扰源空间位置，包括：

16、从所有有效感知源中选取信号载噪比最高的一个有效感知源作为参考站，以分别计算其余各有效感知源与参考站之间的干扰信号到达时间差值，并将到达时间差值转换为空间距离差值；

17、根据各空间距离差值构建以干扰源三维空间坐标为未知量的非线性双曲线定位方程组；以参考站的空间位置作为干扰源空间位置的迭代初值，在各次迭代中以干扰源的当前估计位置为展开点对非线性双曲线定位方程组进行泰勒展开，舍去二阶及以上高阶项，得到以位置修正向量为未知量的线性矩阵方程组；其中，线性矩阵方程组的系数矩阵由各方程在当前估计位置处的空间偏导数构成，用于描述当前估计位置的变化对空间距离差值计算结果的影响程度；

18、根据各有效感知源的信号载噪比确定各空间距离差值的权重，以各权重为对角元素构建权重对角矩阵；

19、以权重对角矩阵分别左乘线性矩阵方程组的系数矩阵和残差向量，以构建加权最小二乘目标函数，通过最小化加权最小二乘目标函数，求解得到当前迭代步的位置修正向量；

20、将当前迭代步的位置修正向量叠加至当前估计位置以更新干扰源位置估计值，并计算当前迭代步的位置修正向量的空间长度；当空间长度大于或等于预设收敛阈值时，以更新后的估计位置为展开点进入下一次迭代；当空间长度小于预设收敛阈值时停止迭代，输出当前估计位置作为干扰源三维空间位置坐标。

21、可选地，基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达频率、干扰信号接收功率和移动速度矢量，确定干扰源发射功率，并根据干扰源发射功率经空间传播衰减至背景噪声功率时所对应的传播距离，确定干扰源影响范围，包括：

22、构建干扰信号到达目标有效感知源的到达频率的表达式：

23、；

24、其中，fi为干扰信号到达第i个有效感知源的到达频率；fj为干扰源的真实发射频率；λ=c/fj；c为光速；λ为干扰信号波长；vi为第i个有效感知源的移动速度矢量；t表示矩阵或向量的转置；pj为干扰源空间位置；pi为第i个有效感知源的空间位置；表示2范数；

25、以到达频率的表达式构建关于干扰源真实发射频率fj的线性方程组，利用最小二乘法求解线性方程组，得到干扰源真实发射频率fj，以确定干扰信号波长λ；

26、根据以下公式计算干扰源发射功率pj：

27、；

28、其中，pi为第i个有效感知源上报的干扰信号接收功率；di为干扰源与第i个感知源之间的空间距离；π为圆周率；lsys为干扰信号到达第i个感知源的总损耗；gt为干扰源发射天线增益；gr为感知源接收天线增益；

29、以干扰源空间位置pj为球心，以干扰源发射功率pj经自由空间传播衰减至背景噪声功率pn时所对应的最大传播距离r为半径，确定干扰源影响范围的球形区域：

30、。

31、可选地，将干扰源影响范围与各载体的时空坐标序列进行叠合匹配，以确定受干扰载体，并计算各受干扰载体的受扰程度值，包括：

32、在载体的时空坐标落入干扰源影响范围内的情况下，获取各受干扰载体的gnss信号载噪比测量值，以各载体在无干扰状态下预先标定的基准载噪比减去当前测量的载噪比，得到各载体对应的载噪比下降幅度；

33、将载噪比下降幅度与预设最大允许载噪比下降阈值的比值，作为受干扰载体的受扰程度值；其中，受扰程度值为百分数形式且上限为100%的归一化数值。

34、可选地，基于受扰程度值触发的分级预警下发至受干扰载体后，依据星地几何约束条件为受干扰载体确定可建立链路的未受干扰载体，并将干扰源空间位置及影响范围下发至受干扰载体以触发链路切换，包括：

35、获取受干扰载体之外的其余各载体的空间位置坐标，逐一判断其余各载体的空间位置是否落入干扰源影响范围内，将未落入干扰源影响范围内的载体标记为候选未受干扰载体；

36、分别计算各候选未受干扰载体与受干扰载体之间的地心角，并将地心角与预设的最大允许地心角进行比较，将地心角小于最大允许地心角的候选未受干扰载体划分至可建链候选集；

37、从可建链候选集中选取通信链路状态正常且与受干扰载体之间地心角最小的一个候选未受干扰载体，作为目标节点；

38、将干扰源空间位置及影响范围打包为切换指令数据包，通过受干扰载体的当前通信链路下发至受干扰载体；受干扰载体接收切换指令数据包后，断开与当前通信对端的链路连接，建立与目标节点之间的通信链路，并根据干扰源空间位置及影响范围重新规划行驶轨迹以驶离干扰源影响范围。

39、第二方面，本技术提供一种端云协同的智能交通gnss信号干扰响应系统，包括：

40、接收模块，用于接收移动载体上报的感知数据集；感知数据集包含时空坐标、干扰信号到达时间、干扰信号到达频率、干扰信号接收功率和移动速度矢量；

41、剔除模块，用于根据各载体上报的时空坐标，将各载体划分至对应的预设时空网格，统计同一时空网格内上报载体数量，当上报载体数量达到预设阈值时，触发多载体协同判决，以剔除上报位置中的离群点，保留有效感知源；

42、第一确定模块，用于基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达时间，利用到达时间差确定干扰源空间位置；

43、第二确定模块，用于基于保留的有效感知源中多载体的干扰信号到达频率、干扰信号接收功率和移动速度矢量，确定干扰源发射功率，并根据干扰源发射功率经空间传播衰减至背景噪声功率时所对应的传播距离，确定干扰源影响范围；

44、第三确定模块，用于将干扰源影响范围与各载体的时空坐标序列进行叠合匹配，以确定受干扰载体，并计算各受干扰载体的受扰程度值；

45、链路切换模块，用于基于受扰程度值触发的分级预警下发至受干扰载体后，依据星地几何约束条件为受干扰载体确定可建立链路的未受干扰载体，并将干扰源空间位置及影响范围下发至受干扰载体以触发链路切换。

46、第三方面，本技术提供一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，处理器执行存储器中保存的计算机程序时实现第一方面所述的端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法的步骤。

47、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法的步骤。

48、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令或计算机程序，计算机可执行指令或计算机程序被处理器执行时，实现第一方面所述的端云协同的智能交通gnss信号干扰响应方法的步骤。

49、有益效果：

50、本技术摒弃了传统依赖单点固定阈值的孤立告警模式，利用时空网格汇聚多载体上报数据并触发群体协同判决，通过空间分布密度对上报位置进行相互校验，剔除了因环境瞬态噪声或单设备故障导致的离群误报，为后续干扰源定位与影响范围推算提供了可靠的数据基础；在此基础上，充分利用多载体之间干扰信号到达时间的差值反向解算干扰源精确空间坐标，并联合到达频率与载体移动速度矢量进一步推算干扰源发射功率及其在自由空间中的衰减边界，将笼统的“信号异常”定性判断转化为包含干扰源位置和影响范围的定量空间态势信息，填补了干扰感知与态势认知之间的信息断层；继而，通过将空间影响范围与各载体实时时空轨迹进行叠合匹配，精准识别实际落入干扰区域的具体载体并计算其差异化受扰程度，将宏观区域性威胁细化为面向个体的风险等级，为分级处置提供了量化决策依据；最终，依据星地几何约束为受干扰载体匹配可建立链路的未受干扰节点，并将明确的干扰源位置与影响范围作为结构化指令一并下发，使受干扰载体能够据此自主触发通信链路精准切换并基于清晰空间边界规划避障轨迹，改变了现有终端因缺乏结构化态势数据而只能被动接收模糊预警的局限，显著提升了广域智能交通场景下gnss信号干扰响应的实时性、准确性与终端处置的可执行性。