基于轮轴测速辅助的列车卫星定位压制干扰检测方法

刘 江，蔡伯根，王 剑，李健聪

(1．北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044；2．北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044；3．北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心，北京 100044)

当前，随着人工智能(AI)、大数据、云计算、北斗卫星导航(BDS)等新技术加速突破应用，我国铁路运输系统已开始走向智能化发展阶段[1]。 列车运行控制作为铁路系统运行安全保障的关键核心，以车载中心化设计、自主状态感知、基于IP的无线通信、自动闭塞等为特征的新一代列车运行控制系统，正在面临新的发展机遇与挑战。卫星导航系统因其高精度、全天候、实时化的定位服务能力，已在轨道交通系统中得到多方面应用，其中，基于卫星导航的列车运行控制模式，能够运用车载定位系统完成列车测速定位计算，且极大降低对轨旁设备(如应答器、轨道电路等)的依赖，具备突出的成本优化效益。近年来，美、欧、日均在基于卫星导航的下一代铁路通信信号系统研制与示范方面开展了大量工作，随着我国自主建设的北斗卫星导航系统开始提供全球化服务，基于北斗卫星定位实现列车运行控制，在确保铁路运输服务的战略安全方面具有重大意义。国内研究机构已开始在基于北斗卫星定位的列车控制系统方案设计、组合定位计算、故障检测诊断、信号观测场景辨识及虚拟应答器逻辑等方面开展前期技术研发与探索工作。

长期以来，在将卫星导航用于列车测速定位过程中，由于卫星信号在空间传播过程受到遮挡、阻断等导致的定位功能可用性受限问题，一直是其应用于列车运行控制这一安全苛求系统面临的主要难题，为此，采用多传感器融合技术将其与辅助信息源组合，如惯性导航传感器、轮轴速度传感器、多普勒雷达等[2-3]，是补偿卫星定位服务中断或性能降级、提升列车定位整体性能的重要途径，旨在确保卫星导航用于列车定位的可用性，使其与列控系统需求相适应。然而，卫星定位需从开阔空间获取信号实现相应功能，除了由铁路线路环境条件、地形条件等引起的信号受限之外，还可能面临线路周边存在的无意或蓄意信号干扰，对列车卫星定位性能产生不利影响，进而对列车控制决策等过程形成威胁。因此，如何在关注列车卫星定位功能安全的过程中，同时兼顾其信息安全层面的主动防御能力，是应对未来复杂形势，进一步为新型列控系统提供定位感知层次安全加固的重要举措。

近年来，导航卫星信号干扰与抗干扰一直是卫星导航方向研究与应用中关注的重点，特别是在军事装备、战场导航对抗等领域，针对GPS、北斗等卫星导航系统的抗干扰技术，是有效抵御外部干扰入侵、在对抗环境中实现精确目标打击、人员与装备快速输送、高效战场指挥控制等目标得以成功实现的关键保障条件。此外，随着经济与社会信息化、网络化发展的不断深化，众多工业领域均面临愈发复杂的网络与信息安全态势，卫星导航干扰装置的小型化、低成本化及应用隐蔽化，也进一步降低了人为对卫星定位实施干扰及蓄意入侵的门槛，世界范围内以军事/非军事目的针对无人机、道路车辆、船舶等运输载体的导航干扰事件屡有发生。为此，研究人员在卫星导航干扰检测防御方面提出了多种措施，主要从卫星导航空间段、控制段、用户段三个层面提出了应对策略[4]。其中，从用户终端入手设计干扰检测与防护策略是一种较为灵活且易于部署实现的途径，已有研究人员提出了多种干扰检测方法，有代表性的包括：基于天线阵布局优化与空时自适应处理的抗干扰方法[5]、基于局部状态检测的组合导航干扰检测方法[6-7]、基于伪距信息的检测方法[8]、基于能量的检测方法[9]、基于Wigner-Hough变换的检测方法[10]、基于载噪比统计特性偏差检验的干扰检测方法[11-12]等。然而，直接面向列车运行控制等铁路安全应用的卫星定位压制干扰检测方法尚未得到广泛关注，亟需为铁路专用卫星定位终端提供有效的干扰防护措施。

本文在分析卫星定位干扰的主要类型及基本原理基础上，从卫星定位压制干扰在接收机终端测距域的作用出发，引入轮轴速度传感器提供的一维观测信息，在轨道地图数据库辅助下实现列车定位域参考信息的主动推算，并进一步生成导航卫星的参考观测量，设计了基于伪距偏差检验的干扰检测与排除策略，以防止受干扰观测信息对列车测速定位性能产生不利影响。该方法的创新性主要体现在三个方面：①提出了卫星定位测距域信息处理层面的干扰检测与排除策略，实现在线干扰识别与防护；②构建了轮轴测速与轨道空间信息融合的干扰特征表达机制，为描述并消解干扰影响创造了可行途径；③设计了显著偏差检测、残差统计检验两级干扰检测方法，有效确保识别与排除能力。基于实际列车运行场景的测试结果表明，该方法能够有效确认压制干扰信号对卫星观测质量的作用程度，并通过对异常观测量的排除确保定位解算性能免受干扰影响，提升列车卫星定位的可信性水平。

1 卫星定位干扰原理

基于卫星导航的列车测速定位系统利用卫星定位终端接收空间中播发的GPS、北斗卫星信号完成列车位置、速度等状态参量解算。作为典型的无线电导航系统，GPS、北斗具有导航信号/数据格式公开、广播信道无保护等显著脆弱性特征，且卫星距离地面运行列车所搭载的天线非常远，当卫星信号抵达卫星定位终端时，卫星信号强度非常微弱，导致卫星信号在开放环境中易于受到各类干扰的影响。根据干扰信号的性质，卫星定位干扰可以分为压制式干扰和欺骗式干扰两类。欺骗式干扰通过发送与GPS、北斗卫星信号结构类似但携带虚假信息的信号，误导接收机跟踪虚假信号，以解算出错误的位置、速度结果，此类干扰极具威胁，但为了确保干扰成功且不触发RAIM(接收机自主完好性监测)察觉及预警，需要跟踪目标列车的运行轨迹并采用小误差积累方式定制生成诱导信号，使卫星定位结果逐渐被拉偏至预定位置，且一般需先通过压制干扰，令接收终端失锁以确保欺骗信号能够顺利侵入，其实现过程相对较难。与之对应的是压制式干扰，采用特定干扰源发射大功率信号，压制阻塞正常的卫星信号，造成卫星定位终端工作能力减弱，进而降低卫星定位观测质量、使定位性能趋于劣化甚至失去定位功能。由于其技术难度相对较小，易用于蓄意干扰入侵。

图1 列车卫星定位压制干扰场景

如图1所示，干扰源在一定作用范围内对列车定位施加影响，一般称作有效压制区，其干扰作用与干扰机配置、干扰机/列车相对空间关系、压制区域射频传播环境等多个要素有关。卫星定位终端在t时刻接收到的卫星信号可用以下模型进行近似描述

( 1 )

式中：s(t)为接收到的卫星信号；ri(t)为第i颗卫星的期望正常信号；nt为t时刻可观测的卫星数量；J(t)为干扰信号；e(t)为信号传输背景噪声；σ为压制干扰状态标志，σ=0表示无信号干扰，σ=1表示所接收信号存在干扰。

能够用于实施压制的干扰信号J(t)类型多样，已成为卫星导航安全威胁的主要来源。根据干扰发射波形可以分为相干连续波、非相干连续波、脉冲连续波、调幅连续波、窄带/宽带调频信号等，根据信号产生来源，可以分为无意、蓄意干扰两种类别。以调幅(Amplitude Modulation)干扰为例，作为一类常见的非蓄意压制干扰信号，其模型可以表示为[13]

( 2 )

式中：PJk为天线处干扰功率；fJk、θJk分别表示第k个干扰分量的载波频率及相位，K=1、K>1分别代表了单音、多音干扰情况。

当卫星定位终端受到窄带或宽带干扰作用时，可理解为添加了不同带宽的高斯噪声，引起信号载波噪声密度变化[14]。载波噪声密度C/N0可以用来衡量卫星信号受到压制干扰的严重程度，即1 Hz带宽内载波与噪声之间的功率比值，单位为dB-Hz，C/N0的降低将直接影响卫星定位测量精度[15]。受干扰而发生变化的等效[C/N0]eq为

( 3 )

式中：等式右侧的C/N0表示未受干扰的载波噪声密度；JSR为干信比；Q为扩频处理增益调节因数；Rc为扩频码速率。

可以看出，干信比的增大将导致等效载波噪声密度降低，进而导致卫星捕获时间的增加，甚至造成完全失锁。当进入卫星信号跟踪阶段，与卫星观测量精度直接相关的码相位抖动σtDLL也直接受信号载波噪声密度的影响。码相位抖动可定义为[14]

( 4 )

式中：BL为环路噪声带宽；D为前后相关器间距；Tcoh为相干积分时间。

如式( 4 )所示，码相位抖动与信号载波噪声密度呈反比关系，随着C/N0因受干扰而降低，码相位抖动增大，卫星观测量(如观测伪距)精度将发生降级。结合以上分析，可以对卫星定位终端受到干扰时可能的观测性能特征做出以下推测：

(1)当受到干扰时，若干扰信号强度尚未使定位终端失锁，载波噪声密度C/N0将随干信比的提升而降低，伪距、伪距率等观测量误差会随之增大，导致定位出现偏差，使列车测速定位性能无法满足相应需求。

(2)当干扰信号的强度持续增大，载波噪声密度C/N0降低到卫星定位终端的卫星捕获和跟踪阈值以下，会导致失去从卫星信号获得测量值的能力，使卫星定位功能中断，卫星定位连续性与可用性受损。

对于后者所致卫星定位中断的情况，其效果与列车经过隧道、车站顶棚遮挡区域类似，可将列车测速定位系统逻辑切换至非卫星导航测速定位模式，使测速定位功能得到无缝延续；而在干扰强度尚未引发失锁的情况下，卫星观测量精度将发生异变，且其程度因列车-干扰源间动态空间关系、干扰源模式配置等因素存在不确定性，若列车测速定位系统的定位计算与决策逻辑未能对干扰实施有效检测并做出响应，则会使列车测速定位性能受限，导致其用于列车速度及运行间隔控制过程的安全风险增大。因此，如何在特定干扰条件下准确实施干扰检测并隔离受扰异变卫星观测信息，是确保列车测速定位性能的关键环节。

2 基于轮轴测速的压制干扰检测方案设计

在多种列车测速定位方式中，轮轴测速测距是长久以来应用最为广泛的一种途径，在普速、高速及客货运列车中均被采用。新型列车控制系统中引入卫星定位降低对轨旁应答器、轨道电路的依赖，但为了弥补导航卫星空间信号可用性受限、受阻等问题带来的隐患，将卫星定位与轮轴速度传感器进行组合，实现功能冗余及数据融合，是一种相对简单且易于实现的方案。图2虚线框中给出了一种典型的卫星定位/轮轴测速组合结构的系统方案：卫星定位接收机与轮轴传感器接口单元作为感知源提供基础信息，轨道地图数据库作为纽带提供三维空间坐标与一维轨道空间的映射关系描述，定位计算处理单元实现数据融合逻辑运算、地图匹配以及最终的决策输出。为了能够对卫星定位可能受到干扰的状态进行检测与判定，由于压制干扰可能同时影响多个卫星定位接收机通道，单凭来自不同导航卫星的观测量之间的冗余性入手已无法满足检测需求，为此，借助轮轴测速提供的额外观测信息，由于其不受卫星导航干扰的影响，能够基于轨道地图数据库为卫星定位观测信息创建参考量，进而使准确识别干扰、明确干扰影响、隔离受扰观测成为可能。如图2所示，通过在常规列车测速定位系统中引入干扰检测器，为定位计算处理单元提供干扰检测与判别信息，能够使定位计算处理单元有效防范干扰带来的影响，提升定位系统干扰防护能力和鲁棒性，确保定位决策输出可信、安全。

图2 列车测速定位系统干扰检测结构

如图2所示，在常规系统结构中嵌入干扰检测器，干扰检测与防护主要涉及三方面信息流关系：

(1)干扰检测器信息获取：通过轮轴传感器接口单元提取轮轴传感器信号处理所得的列车速度信息，实时从卫星定位接收机提取导航卫星星历、卫星观测量(如伪距)，并根据历史定位结果加载列车当前所在区段范围内的轨道空间数据。

(2)定位计算处理单元信息获取：与干扰检测器一致，提取轮轴传感器接口单元提供的测速数据，并实时从卫星定位接收机获得测距域或定位域信息，所需信息类型取决于卫星定位/轮轴传感器的组合深度以及所采用的信息融合逻辑。

(3)干扰检测器输出：运用轮轴测速信息，在轨道地图数据支持下构建干扰检测所需参考量，对各卫星通道所得原始观测量是否受压制干扰影响进行判断，在检测出干扰存在的情况下进一步对各个卫星观测量实施质量检验，进而形成干扰指示量、卫星观测信息隔离标志，输出至定位计算处理单元，为定位计算处理单元正确运用可用的卫星观测信息、及时调整定位计算逻辑、生成可信位置报告信息提供支持。

3 干扰检测与防护算法

轮轴传感器通过记录车轮在确定时间周期T内的累计转数δr(t)，根据轮径L计算车轮周长，进而确定列车沿轨道运行距离增量及速度，即

Δp(t)=|p(t)-p(t-T)|=πL·δr(t)

( 5 )

( 6 )

基于Δp(t)以及列车上/下行方向，能够随时间推移确定列车运行里程，虽存在车轮空滑、车轮磨耗等因素，导致一定计算误差，但其均可采用一定手段予以补偿，且这一过程不受导航卫星信号干扰影响。为了能够给可能受到干扰的导航卫星观测量提供干扰检测所需参考基准，轨道地图数据库为将一维轨道坐标系下的轨道里程量转换为卫星定位采用的三维空间坐标创造了关键条件。轨道地图数据库中记录了轨道拓扑信息，并存储了若干轨道特征点的三维空间坐标、一维里程及其他属性信息。为此，可按如下思路推算轮轴测速等效定位坐标。

( 7 )

( 8 )

图3 轨道地图辅助轮轴测速位置推算原理

( 9 )

dodo,i(t)=

(10)

(1)可用性判断：若当前可见卫星数量nt<4，且根据轨道地图数据库标记的环境及属性信息，可以确定列车所处区域不存在地形遮蔽，则可判定接收机可能受到压制干扰影响，且干扰信号强度超过了接收机工作阈值，在此情况下，通过干扰指示量指示定位计算处理单元切换至非卫导测速定位模式，并跟踪指示量变化情况以在后续确定合适的卫导组合模式切入时机。

(2)显著偏差检测：对于因受干扰影响导致显著偏差的卫星观测量，根据预设阈值Ωρ按如下规则进行筛选，并为识别出显著偏差的卫星PRN号设置卫星观测信息隔离标志，从而指示定位计算处理单元在解算中排除受扰观测量，防护滤波发散或性能劣化风险。

(11)

(3)残差统计检验：考虑到基于阈值的检测无法完备识别观测伪距中具有潜在威胁的干扰分量，进一步引入统计检验思路，应对来自干扰且未能触及阈值检测边界的情况。

根据式( 9 )所示伪距参考量模型可知，其与卫星伪距观测模型之间的主要差别在于干扰分量、观测噪声分量，定义伪距残差为观测伪距与参考伪距差值，为

(12)

(13)

式中：qt=[q1(t)q2(t) …qmt(t)]T为残差向量。

基于残差形式可知统计检验量在无干扰条件下满足中心化卡方分布，引入如下假设检验

(14)

(15)

式中：σNon为无干扰条件下伪距残差的标准差；λ为非中心卡方分布的非中化参数。

给定可容忍误警水平pfa，可求得检测门限为

(16)

则可根据式(17)判定当前观测集qt是否受到干扰分量造成的劣化影响。

γ(t)

(17)

若检验统计量未能满足式(17)所示检验条件，需进一步检查各卫星残差，实施局域检测，判定其中残差绝对值最大的卫星伪距为待排除量，即

(18)

最终，汇总干扰指示量、卫星观测信息隔离标志等信息，供定位计算处理单元据此调整定位模式及定位解算逻辑。通过上述处理过程，确保列车测速定位系统最终用于解算的观测信息不受干扰影响，达到对干扰施加的不利作用进行有效防护的目的。

对于上述干扰检测与防护算法对轮轴测速信息的运用，一方面，由于轮轴传感器不需依赖外部信号即可实现测量与位置/速度计算，相对于卫星定位，其功能连续性、可用性更易于保障，能有效满足干扰检测对伪距参考集的构建需求；另一方面，轮轴测速性能是确保干扰检测与防护有效实现的重要条件，利用上述干扰检测与防护算法，图2所示定位计算处理单元将综合运用经过干扰排除的卫星定位观测信息、轮轴测速信息实施组合定位计算，能够对轮轴测速所致里程累积误差、车轮空转/滑行误差等进行动态修正，使图3所示位置推算的性能得到保障，并能够确保每个干扰检测周期(取卫星定位数据采集周期，一般不低于1 Hz)中轮轴测速的短时精度变化不会对干扰检测性能产生影响。总体来看，本文提出的干扰检测与排除算法是对常规卫星定位/轮轴测速组合定位方案的优化与增强，通过更加有效运用可信的观测信息实现列车测速定位对复杂运行环境的适应性。

4 算法验证与分析

4.1 试验与测试环境构建

为了验证所提出的压制干扰检测与防护方法，利用2019年于青藏铁路进行实际搭载试验所得数据构建测试场景。选用青藏线“底吾玛—岗秀站—那曲”区段基于所开发列车测速定位单元采集的数据作为基础场景(列车运行轨迹见图4)，列车测速定位单元同步采集卫星定位及轮轴传感器观测数据。

图4 现场试验列车运行轨迹

为了在实验室内构建干扰测试场景，采用Spirent GSS8000型卫星导航信号模拟器对列车卫星定位过程进行了复现，同时，利用Spirent GSS7765型卫星导航干扰模拟系统为GSS8000模拟器射频输出叠加干扰信号。将合路输出的受干扰卫星导航模拟信号送至Ublox LEA/NEO-M8T型接收机实施解算，记录原始观测数据用于方法测试分析。所采用的卫星定位压制干扰注入测试环境，见图5，压制干扰模拟系统(GSS7765)由卫星导航信号模拟器的操作软件进行协同上位控制，按照所设置的干扰时段、干扰类型及相关参数控制信号发生部分产生预期的干扰信号，使合路信号体现预设的干扰影响。

图5 卫星定位压制干扰注入测试环境结构

为了分析受测接收机在不同压制干扰条件下采用本文所提出干扰检测方法的实际性能，分别选取调幅干扰、相干连续波干扰两种典型干扰信号类型，模拟列车定位过程所受无意、蓄意压制干扰场景，用于验证本文所提出的方法实施干扰检测与防护的性能。

4.2 调幅干扰场景测试分析

首先构建调幅信号压制干扰场景，测试本文提出的干扰检测方法对此类典型无意干扰的防护能力。分别针对无干扰、50 dB调幅干扰、70 dB调幅干扰3种情况实施测试，干扰信号参数如表1所示，相应测试结果分别从干扰对接收机观测性能的影响、干扰检测防护能力验证两方面进行分析。

表1 调幅干扰参数配置

4.2.1 接收机观测性能影响分析

从接收机观测数据可以得出，随着干扰的加入以及干扰强度的增加，原始观测量中所含平均卫星数量逐步从11颗(无干扰、50 dB调幅干扰)降低至8颗(70 dB调幅干扰)，伪距残差标准差从0.17 m(无干扰)增大至0.47 m(50 dB调幅干扰)、4.16 m(70 dB调幅干扰)。图6～图8分别给出了三种情况下6颗共视卫星(PRN-03,PRN-10,PRN-14,PRN-22,PRN-25,PRN-31)的伪距残差随时间变化情况，图9对伪距残差分布的统计结果进行了对比，可以明显看出，随着干扰信号强度的增大，卫星定位观测质量所受影响愈发显著，特别是在注入干扰水平达到70 dB时，伪距残差方差发生极大变化，观测性能劣化趋势明显。

载波噪声密度C/N0一般作为一种显性标志直观表示所受干扰强度，图10进一步总结了三种情况下各个可视卫星C/N0随伪距残差的分布情况。随着干扰信号的注入，卫星载波噪声密度均值从无干扰条件下的45 dB-Hz逐步降低至41.73 dB-Hz(50 dB调幅干扰)、27.43 dB-Hz(70 dB调幅干扰)，进一步反映了调幅干扰信号对卫星定位观测质量的直接影响，凸显了引入轮轴测速构建伪距残差用于干扰检测的重要潜力。

图6 无干扰条件下伪距残差时间分布情况

图7 50 dB干扰条件下伪距残差时间分布情况

图8 70 dB干扰条件下伪距残差时间分布情况

图9 不同干扰场景下伪距残差分布对比

图10 不同干扰场景下残差- C/N0关联对比

4.2.2 干扰检测防护能力验证

考虑受干扰影响最为显著的70 dB调幅干扰场景，测试干扰检测方法的性能。采用阈值Ωρ=10 m实施显著偏差检测，设置可容忍误警水平为pfa=1×10-5，图11给出了经显著偏差检测及排除后的卫星伪距残差分布情况，其纵轴为GPS卫星PRN号，图中非0值区域表示对应的卫星通道在相应时刻无观测信息。图12、图13显示了统计检测过程中受扰观测伪距排除前后检验统计量与检验门限的对比结果。可以明显看出：仅采用绝对阈值实施显著偏差，尚无法完全识别伪距精度降级程度的差异性和不确定性，在持续20 min的测试时段内，图12结果表明多达73.67%的时刻卫星伪距观测集仍存在劣化；运用残差统计检验方法进一步进行检测与识别，检测门限(图13粗实线)随观测卫星数动态变化，对检测出超限情况下的劣化观测量实施隔离，使约简后最终保留的观测集满足测距域观测质量水平约束，能够为定位解算提供可信数据支持。

图11 基于显著偏差检测与排除的伪距残差分布情况(单位：m)

图12 基于全部原始观测量的检验统计量

图13 排除检测超限观测量的检验统计量

为了进一步确认干扰检测与排除对定位性能的影响，图14对比了直接采用原始观测信息实施定位解算和实施干扰检测与排除所得定位解的精度水平差异，同步分析了北向、东向二维定位误差随时间的分布。

图14 不同观测集运用策略下定位误差对比

表2 不同观测集运用策略定位误差标准差对比 m

表2列出了不同策略下二维定位误差标准差的对比结果，定位精度水平的对比清楚体现了实施干扰检测并剔除劣化观测量对定位性能的直接作用,相对于直接采用全部原始观测量实施解算，经干扰检测与排除后的约简观测集使东向、北向定位误差标准差分别降低了34.49%、41.90%，干扰检测与防护方法的运用，隔离了干扰导致的性能劣化风险，有效保障了定位精确性和可信性。

4.2.3 检测性能对比分析

常用的压制干扰检测方法主要分为接收机相关前检测、相关后检测两类，代表性方案包括能量检测、高阶累积量、时频特性分析等[16]。这些方法多面向专用干扰监测站设计与应用，对系统软硬件有特定需求。结合本文所提出方案直接面向在途列车运行过程且引入轮轴测速这一辅助信息的结构特性，重点分析载波噪声密度C/N0统计特性检测、定位偏差超限检测这两种同类方法与本文所述方法的区别，其中：

(1)载波噪声密度C/N0统计特性检测[17]相对于常规C/N0检测方案[11-12]进一步考虑将观测环境因素导致的C/N0降级与干扰的作用进行分离。对比中采用该方案，将测试线路按100 m为间隔进行分段，运用无干扰场景数据建立各段C/N0统计模板(含段内均值mpr(l)、标准差σpr(l)，l为段编号)，运用70 dB调幅干扰场景中C/N0均值msnr(t)按msnr(t)

(2)组合定位模式下，非卫导定位源解算结果不受压制干扰影响，运用惯性导航等辅助定位信息与卫星定位的偏差能够构建直接检测参考量[18]。为此，运用轮轴测速定位偏差超限检测进行组合定位模式下的对比验证，定位偏差检测阈值ΔP取值范围为[1,50]。

图15给出了两组对比方法与本文所述方法所得检测率的对比结果，其中，本文提出的显著偏差检测/残差统计检验两级干扰检测所得联合检测率为86.71%。图16对比了不同方法所得水平定位精度的对比结果，其中，C/N0统计检测方法在低kd取值取得100%检测率情况下，由于定位解完全排除无法统计误差结果。

图15 不同干扰检测方法检测率对比

图16 不同干扰检测方法定位误差标准差对比

通过与两种检测策略的对比，可得以下结论：

(1)在实现形式方面：两种参考方法与本文所提出方法类似，均可基于图2所示结构在定位解算中增设检测处理逻辑，即可运用卫星定位自身或轮轴测速辅助信息实现在途动态干扰检测。

(2)在检测性能方面：两种参考方法干扰检测性能受到检测参数、检测阈值的显著影响，在干扰信号强度、干扰源距离等因素难以准确确认的情况下，如何有效设置合理的参数是决定其检测性能的关键，而本文提出的方法从测距域质量劣化特征入手，具有更优的条件适应性。

(3)在对定位性能的作用方面：两种参考方法分别从观测域、定位域确定检测判定依据，反映了每个时刻所有卫星观测的组合效应，无法在检测出干扰的情况下准确定位干扰对哪些观测量产生了影响，故而无法实施准确的干扰排除，图16所示误差方差水平较低的结果(对应ΔP<6 m)来源于对相应时刻观测集的剔除，C/N0统计检测在kd<6未绘制标准差的情况，对应了100%认定检测情况下对所有时刻观测集的完全剔除，换言之，是以定位连续性为代价取得了较优的整体平均性能水平；相对地，本文提出的方法在检出干扰的情况下具体识别存在降级的观测量，实现了针对性排除，能够在确保消除干扰影响的基础上充分运用可用观测信息，实现定位解算，其灵活性、动态响应能力能够确保更优的反馈调整及应用融合。

4.3 相干连续波干扰场景测试分析

为了进一步分析不同类型的压制干扰条件，采用相同的列车运行场景数据实施仿真测试，注入相干连续波干扰信号，检验论文提出的方法在这一典型蓄意干扰条件下的检测与防护性能。所注入相干连续波干扰信号参数如表3所示。

表3 相干连续波干扰参数配置

采用与调幅干扰场景相同的方式进行干扰检测防护能力检验。图17、图18显示了运用轮轴测速信息构建伪距残差并进行统计检验过程中，实施干扰检测与排除前后，检验统计量与检测门限的对比结果。

图17 基于全部原始观测量的检验统计量

图18 排除检测超限观测量的检验统计量

与调幅干扰场景相比，相干连续波干扰条件下基于原始观测量所得检验统计量超限特征明显，超限比例达52.24%，检验统计量最大值(92.95 m)达到调幅干扰场景下最大值(23.82 m)的3.9倍，表明所注入干扰信号使观测质量发生了显著降级。图18所示结果表明本文提出的检测与排除方法能够有效防止受干扰影响导致劣化的观测信息进入定位计算过程，其防护效果在图19所示定位精度对比中可得到充分体现。

表4进一步总结了不同策略下误差标准差的对比情况。与调幅干扰场景不同之处在于，相干连续波干扰能够造成更为显著的定位精度不确定性，若不实施干扰检测与排除，仅依靠卫星定位所得误差最高可达91.44 m，远超过可容忍精度水平；通过对已检测出存在性能劣化的观测量进行排除，虽测试末段出现经干扰排除的可用观测量不足导致卫星定位短时中断，但可用时段内东向、北向误差标准差分别降低了70.65%、82.86%，干扰检测与排除为准确识别卫星定位观测质量水平、及时调整定位融合逻辑提供了依据，同时也在卫星定位可用条件下显著降低了蓄意干扰入侵导致解算性能降级的风险，提升了列车定位性能的稳健性。

图19 不同观测集运用策略下定位误差对比

m

5 结论

(1)轮轴测速信息在轨道地图数据库辅助下，能够在列车运行过程中用于动态构建独立的卫星定位观测信息参考量，在列车进入压制干扰区时，能够为实现对压制干扰作用特征的量化描述创造有利条件。

(2)与传统的压制干扰检测方法相比，本文提出的方案具有易实现、动态化、应用衔接紧密等典型特点，即：仅运用轮轴测速这一既有感知条件，不需额外增设器件，实现相对简便；从测距域入手进行残差统计检验判决，能够嵌入既有列车定位计算逻辑，实现实时动态检测与响应；干扰检测结果可直接反馈至定位计算处理单元用于对列车定位计算逻辑实施调整，其作用可直接延伸至列车定位信息的上层应用环节。

(3)该方案在典型无意、蓄意压制干扰条件下均可实现干扰检测与防护，给定测试场景中，实施干扰排除后定位误差标准差最多可降低41.90%、82.86%，对于防御干扰入侵、确保列车定位性能作用显著。