一种基于加权二阶中心矩的诱导式欺骗检测方法

摘要

本发明提出一种基于加权二阶中心矩的诱导式欺骗检测方法，属于欺骗干扰检测技术领域。首先在接收机每个通道即时相关器左右等间距对称布置5对监视相关器，将对称布置的相关器分成左、右两组，分别根据每组中各相关器的输出值加权计算，得到左峰和右峰的加权二阶中心矩；然后对左峰与右峰的加权二阶中心矩作差；最后基于Neyman‑Pearson准则，将差值与检验阈值比较，精准判断是否存在欺骗干扰。本发明的多相关器输出值加权二阶中心矩设计，能够更好地衡量左峰与右峰之间的对称性，不仅检测效率更高，检测告警时间短，而且检测灵敏度高，在同等虚警率下，大大提高了检测概率，能够实现对欺骗信号的有效检测；同时对研究配备抗欺骗功能的GNSS接收机具有重大价值。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于加权二阶中心矩的诱导式欺骗检测方法，属于欺骗式干 扰检测技术领域。

背景技术

GNSS欺骗干扰会导致受害接收机得到错误的位置、时间等，可能对导航安 全产生巨大威胁，为有效提高GNSS系统的可靠性，反欺骗技术是目前研究重点， 欺骗干扰检测是其中的关键技术之一。在接收机在受到欺骗攻击时，通过有效的 欺骗检测方法及时发现欺骗式干扰的存在和影响，并采取相应的抗欺骗措施，降 低甚至消除危害，这对于GNSS应用的安全性至关重要。

诱导式欺骗通过逐渐调整功率、码速率等参数来接管受害接收机的跟踪环路， 使目标接收机平稳地偏离正确的位置或时间，会导致欺骗检测更加困难。虽然诱 导式欺骗干扰不会破坏目标接收机跟踪环路锁定，但是欺骗和真实信号的相互作 用而导致的相关峰对称性失真(畸变)是显著的，针对这一特点，许多研究人员 利用信号质量监测(SQM)来进行欺骗检测。SQM根据相关器输出值识别跟踪 输出中异常尖锐、平坦或不对称的相关峰，来检测GNSS信号出现的畸变和异常。 其中，Delta metric方法旨在检测相关峰的不对称性，而Ratio metric方法则专门 检测相关函数顶部是否存在“死区”；ELP metric(早期-晚期相位度量)方法利 用E和L相关器输出之间的相位差执行检测，也被确定为检测多径和欺骗的有 用鉴别器；Magnitude Difference Metric方法利用跟踪和监测早-晚相关器幅度之间差异来判断GNSS信号失真和多路径影响；还有通过码延迟域和多普勒频域实 施二维(2D)时频分析以提高欺骗检测性能和可靠性，但是此方法造成了额外的 计算复杂度；而后又有利用PD检测器进行欺骗检测，将异常接收功率检测和相 关峰失真检测组合构建了功率失真检测器，可以区分欺骗信号、多路径等；在此 基础上又提出了功率失真最大似然(PD-ML)检测器，与PD检测器直接比较， PD-ML检测器显示出更高的分辨精度，但是以额外的计算复杂性为代价实现了 这种改进的性能。

以上基于SQM欺骗检测技术的核心在于利用Early、Prompt、Late同相或正 交相关器测量值与设定阈值比较，进而有效的监测由欺骗信号导致的相关峰的变 化。但是对于控制精度较高、欺骗过程缓慢且隐蔽的诱导欺骗，仅仅利用三个相 关器的输出结果鉴别相关峰的对称失真情况，其分辨率已难以满足要求。尤其在 欺骗信号出现初期，由于相关器较少，导致欺骗检测时间较长，且传统接收机并 没有考虑到相关器间隔，导致获取的相关峰曲线并不完整，因此对相关峰对称性 失真时并不敏感，导致检测概率下降；因此，需要构建更加合理精确的检验统计 量，从而对相关峰的对称性失真进行更精确的量化，才能更有效的检测出诱导式 欺骗。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于加权二阶中心矩的诱导式欺骗检测方法，以提 高欺骗干扰的检测精度和效率。

本发明提供了一种基于加权二阶中心矩的诱导式欺骗检测方法，该方法包括 以下步骤：

1)在接收机每个通道即时相关器左右对称布置至少3对相关器，获取每个 相关器的输出值；

2)将对称布置的相关器分成左、右两组，分别根据每组中各相关器的输出 值加权计算得到左峰的加权二阶中心矩和右峰的加权二阶中心矩，其中加权计算 时各相关器的权值由对应相关器相对于即时相关器的间隔和输出值的噪声方差 确定；

3)将左峰加权二阶中心矩与右峰的加权二阶中心矩作差，得到左峰和右峰 的加权二阶中心矩差值，根据该差值函数的分布情况确定其均值和方差；

4)利用NP检测器对所述差值进行检测：设置一个虚警率，根据设置的虚 警率和所述均值、方差计算检验阈值，将得到的所述差值与检验阈值比较，判断 是否存在欺骗干扰；当所述差值与所述均值的差值的绝对值大于检验阈值时，则 判断存在欺骗干扰。

本发明在接收机上相对于即时相关器设置多对相关器，将其分成左右两组， 根据各相关器的输出值加权计算每组的二阶中心矩，考虑到了多相关器之间的关 系，优化相关器测量值的权重，通过加权求和得到检测分辨率更高的左峰加权二 阶中心矩和右峰加权二阶中心矩，并通过NP检测法对左峰和右峰的加权二阶中 心矩差值进行检测。本发明的多相关器输出值加权二阶中心矩设计，能够更好地 衡量左峰与右峰之间的对称性，不仅检测效率更高，检测告警时间短，而且检测 灵敏度高，在同等虚警率下，大大提高了检测概率，能够实现对欺骗信号的有效 检测。实际运用中，对研究配备抗欺骗功能的GNSS接收机具有重大价值。

进一步地，相邻相关器为等间距设置。

进一步地，所述相关器设置为5对，相邻相关器之间的间距为0.2码片。

通过上述等间距设置更多的相关器，可以得到更加充足的时域瞬态响应数据， 能够更好地评估接收机的相关峰的动态变化，实现相关峰对称性的精确量化，可 以得到更完整的相关曲线。

进一步地，所述加权二阶中心矩的计算公式为：

式中，α

进一步地，所述相关器权值的计算公式为：

式中，d

通过上述过程计算每组中每个相关器的权值，可以得到更精准的左峰和右峰 的加权二阶中心矩，能够更好地反映相关峰曲线的对称性。

进一步地，所述步骤3)在确定均值和方差时，需先确定左峰和右峰加权二 阶中心矩差值的特征函数，该特征函数由左峰加权二阶中心矩的特征函数和右峰 加权二阶中心矩的特征函数相乘得到，计算公式如下：

式中，

通过建立左峰加权二阶中心矩的特征函数和右峰加权二阶中心矩的特征函 数，可以更方便、快速得到左峰和右峰加权二阶中心矩差值的均值和方差。

进一步地，所述差值方差的计算公式为：

式中，Z＝WSCM

进一步地，所述检验阈值的计算公式如下：

式中，γ为检验阈值，erfc

附图说明

图1(a)是欺骗信号入侵前接收机相关峰的过程图；

图1(b)是欺骗信号入侵前欺骗信号相关峰调整码速率逐渐接近真实信号 相关峰的过程图；

图1(c)是欺骗信号入侵时欺骗信号与真实信号的码相位同步图；

图1(d)是欺骗信号入侵时增加欺骗信号的功率和码速率过程图；

图1(e)是欺骗信号入侵时真实信号剥离图；

图1(f)是欺骗信号入侵后结果图；

图2是本发明欺骗干扰检测的具体流程图；

图3(a)是传统接收机受到欺骗干扰时跟踪环路的相关器在相关函数上的 位置；

图3(b)是本发明多相关器接收机在受到欺骗干扰时跟踪环路的相关器在 相关函数上的位置；

图4是本发明多相关器接收机DLL设计图；

图5(a)是左峰的WSCM结果图；

图5(b)是左峰的直方图统计结果与理论概率密度函数对比图；

图5(c)是右峰的WSCM结果图；

图5(d)是右峰的直方图统计结果与理论概率密度函数对比图；

图6是WSCM在不同自由度下的仿真图；

图7(a)是实验1中接收机跟踪环路的输出过程的三维图；

图7(b)是实验1中接收机跟踪环路输出过程的俯视图；

图8(a)是实验1中Ratio Metric的检测量结果图；

图8(b)是实验1中Detla Metric的检测量结果图；

图8(c)是实验1中ELP Metric的检测量结果图；

图8(d)是实验1中WSCM(E-L)的检测量结果图；

图9是实验1中三种传统SQM Metric和WSCM Metric检测性能的时域变化 对比图；

图10是实验1中三种传统SQM Metric和WSCM Metric的ROC曲线对比 图；

图11(a)是实验2中接收机跟踪环路的输出过程的三维图；

图11(b)是实验2中接收机跟踪环路输出过程的俯视图；

图12(a)是实验2中Ratio Metric的检测量结果图；

图12(b)是实验2中Detla Metric的检测量结果图；

图12(c)是实验2中ELP Metric的检测量结果图；

图12(d)是实验2中WSCM(E-L)的检测量结果图；

图13是实验2中三种传统SQM Metric和WSCM Metric检测性能的时域变 化对比图；

图14是实验2中三种传统SQM Metric和WSCM Metric的ROC曲线对比 图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步地说明。

本发明旨在对诱导欺骗过程的相关峰的动态失真进行检测，对于多路径导致 的卫星相关器输出瞬时性变化可以忽略。由于诱导欺骗的码相位和功率调整更加 微妙，对于接收机来说，不会导致跟踪环路失锁，欺骗信号跟踪和剥离接收机相 关峰的过程如图1(a)-1(f)所示；在欺骗信号入侵前，从图1(a)-1(b)可 以看出，攻击者通过接收真实信号来估计目标接收器的天线相位中心和速度信息， 进而估计真实信号的载波频率和码相位，然后生成低功率、初始保持与真实信号 的载波频率相同但码相位初始相差超过2个码片的欺骗信号，然后通过调整码速 率逐渐接近真实信号。在欺骗信号入侵时，如图1(c)所示，欺骗信号在逐渐 与真实信号的码相位同步时，逐渐提高信号功率，但仍小于真实信号的功率，直 到欺骗信号到达目标接收机天线相位中心，并与真实信号的码相位对齐(误差小 于0.5个码片)，此步为信号同步过程。此后(图1(d)-(e))增加欺骗信号的 功率和码速率，利用欺骗信号的功率优势使目标接收机剥离真实信号跟踪环路， 成功跟踪欺骗信号，此步为信号剥离过程。在欺骗信号入侵后，如图1(f)所示， 欺骗信号继续调整码速率拉离真实信号相关峰，直到欺骗信号大约比真实信号超 前两个码片，然后逐渐降低功率，完全实现对目标接收机的控制。

从上述诱导式欺骗干扰的过程可以看出，欺骗信号在剥离真实信号相关峰的 过程中，会导致相关峰发生畸变，因此本发明以相关峰对称性为依据进行欺骗检 测，具体流程如图2所示，本发明首先在接收机每个通道即时相关器左右对称布 置至少3对相关器，获取每个相关器的输出值，得到各相关器的相关峰曲线；再 将对称布置的相关器分成左、右两组，分别根据每组中各相关器的相关峰曲线加 权计算每组的二阶中心矩，以分别得到左峰加权二阶中心矩和右峰的加权二阶中 心矩；然后对左峰加权二阶中心矩与右峰的加权二阶中心矩作差；最后将得到的 差值与检验阈值比较，判断是否存在欺骗干扰。

步骤1.相关器设置、获取相关峰曲线

本发明在接收机每个通道即时相关器左右都对称设置5对相关器，各相邻相 关器之间的距离相等，均为0.2码片，即对称设置的相关器与即时相关器的距离 分别为±0.2、±0.4、±0.6、±0.8、±1.0码片，获取接收机每个相关器的输出值， 并生成对应相关峰曲线。作为其他实施方式，相关器个数可以根据具体接收机硬 件和检测精度需求设定。

图3(a)和图3(b)分别展示了传统接收机机和本发明设置5对相关器的 接收机在受到欺骗干扰时跟踪环路的相关器在相关函数上的位置，相比之下，图 3(b)中接收机使用更多的窄带和宽带相关器对，更能完整、迅速的反应相关峰 对称性失真情况。多对相关器接收机DLL的设计如图4所示，接收机通过射频 前端(RF Front End)将单天线(Antenna)接收到的射频(RF)信号转化为数 字中频(IF)信号，数字中频信号输入到接收机各个通道，经载波剥离后利用多 相关器进行非相干积分得到相关器的输出值；其中，跟踪阶段收到的混合GNSS 数字中频信号可以建模为对应于不同PRN的数字化信号的组合，分别含有真实 卫星信号、欺骗信号及噪声三部分，表示为：

式中，T

在跟踪阶段接收机解扩时，GNSS接收机将接收信号与本地码副本相关，然 后执行低通滤波，相关器输出u

式中，N为相干积分间隔，k是相干积分次数，kNT

假设接收机接收卫星PRN为l，非相干跟踪接收机将接收到的信号与多普勒 和码延迟接近真实信号的本地生成副本(

式中，

对于GPS L1 C/A信号，经过相干积分后，本地信号和真实信号测距码的归 一化互相关函数表示为:

T

式中，

式中，η

式中，μ

根据相关器输出值，生成对应相关峰曲线，相关峰曲线的形状可直接反应信 号的畸变、多路径效应、带限失真和干扰等对卫星导航信号的影响，本发明主要 考虑欺骗干扰造成的影响。

步骤2.左峰、右峰的加权二阶中心矩

本发明利用波形二阶中心矩特性，分析相关峰的变化。将对称布置的相关器 分成左、右两组，分别根据每组中各相关器的相关峰值加权计算，以分别得到左 峰加权二阶中心矩和右峰的加权二阶中心矩。具体计算过程如下：

假设归一化后一个周期内的相关峰函数为y＝f(x)，相关峰横轴采样点位x

对于非相干积分，若非相干积分数目为N

式中，d

式中d

根据式(7)可知，

式中，V

协方差矩阵V表示为：

则随机变量(可视为经线性变换后的随机变量的二次型)，

δ的具体计算过程如下：因为

AVA

由A与C可逆知，AC可逆，令Y＝(AC)

EY＝E[(AC)

证得

则有

根据定义，非中心参数为

取常数向量b＝0，则实际中二阶中心矩的表达式为：

综合式(20)，得到左峰、右峰的加权二阶中心矩的表达式如下：

由以上分析可知，

公式(22)中相关峰的加权二阶中心矩满足非中心卡方分布，如图5(a)-5 (d)所示，从图中可以看出，当不存在欺骗信号时，左右峰的WSCM均近似服 从非中心卡方分布，且左右峰WSCM的PDF近似一致，这与以上理论证明保持 一致，论证了理论分析的合理性和正确性。

步骤3.左峰和右峰加权二阶中心矩求差

为了更好的衡量相关峰的对称性，需要将接收机相关函数的左峰的加权二阶 中心矩WSCM

由特征函数的性质可知，当

WSCM

本发明设置5对相关器，则n取值为5，根据中心极限定理，当n趋于无限 大时，非中心卡方分布趋于高斯分布。当n等于5，即自由度等于10时，本实 例得到的非中心卡方分布仿真图如图6所示，从图6中可以看出当自由度越大时， WSCM越近似服从高斯分布，这与中心极限定理相吻合。

因此，可以近似认为

由于,

所以方差为:

由以上可知，当不存在欺骗干扰时，通过计算左右峰加权二阶中心矩，通过 作差可以得到欺骗检测统计量—WSCM Metric，差值服从均值为0，方差为 8n+8δ的高斯分布。当欺骗者实施欺骗时，由于相关函数左右峰不再对称，可 认为WSCM Metric不再服从高斯分布，利用此性质可以对欺骗信号实施有效的 检测，排除威胁。

步骤4.欺骗检测

诱导式欺骗检测实际上是一个二元假设检验问题，本发明利用 Neyman-Pearson(NP)检测器，考虑两个假设：零假设，H

式中Z

为了在缺乏完全定义的备选假设分布的情况下构建NP检测器，结合式(29)， 似然函数可以定义为：

L(Z

使用似然函数，检验阈值γ的虚警率可通过以下公式计算：

式(35)中γ为检测欺骗是否存在的合理阈值，虚警率

如果给定

其中erfc

检测概率(P

P

检测概率(P

此时P

综上，欺骗检测最终判定依据为：

将左峰与右峰加权二阶中心矩的差值Z

为了进一步说明本发明方法在欺骗干扰检测中的可靠性和实用性，通过对TEXBAT数据库中两种不同欺骗模式的数据进行检测，其中一种是小功率位置欺 骗攻击；另一种是无缝接管攻击，具体是指欺骗信号与载波信号之间的载波相位 对齐，是更为精细的欺骗攻击。

实验1：小功率欺骗攻击检测

该实验为了完整展现欺骗实施过程，通过改进GNSS SDR得到通道多个相 关器下接收机相关函数的瞬时响应，以PRN6号卫星为例，具体输出结果如图7 (a)-7(b)。从图7(a)和7(b)可以看出，欺骗信号大约在100秒以后对以 频率锁定的模式侵入和剥离真实信号，300秒左右后跟踪环路完全锁定欺骗信号， 且距离真实信号相关峰大于一个码片左右。在此过程中，欺骗信号保持0.4dB 的低功率优势，同时尽量保持与真实信号恒定的载波相位偏移，需要注意的是码 相位和载波相位的变化率并不保持恒定的比例，但是相对码相位偏移相对于恒定 的载波相位偏移而移动。这种交互作用会导致相关峰对称性发生失真，其俯视图 (图7(b))突出显示了欺骗过程中在临界时间发生较大波动问题，此类波动主 要是由于欺骗信号对真实信号的频率锁定不够精确，导致I和Q支路能量彼此慢 慢切换，从而导致功率泄露。

实验1采用传统的SQM Metric(Ratio Metric、Detla Metric、ELP Metric) 和WSCM Metric进行欺骗检测，得到结果如图8(a)-8(d)所示，图8(a)-8 (d)显示出传统SQMMetric和WSCM Metric在欺骗实施过程中时域瞬时响应， 并给出了对应与恒定虚警率10％的检验阈值。大约100秒以前，在未实施欺骗信 号时度量值并未发生明显的趋势性变化，100秒后，欺骗信号和真实信号的相互 作用导致混合信号的相关函数发生失真，度量值会发生显著变化，尤其体现在 110秒至250秒之间，250秒以后度量值保持稳定，这是因为跟踪环路完全锁定 欺骗信号。因此，利用这种交互阶段导致的显著度量值变化可以用来检测欺骗信 号是否存在。而相比于传统SQM Metric，WSCM Metric在110秒至150秒左右 和250秒以后左右时间发生较为显著的变化(超过了检验阈值)，说明WSCM Metric能更好的感应到频率锁定不精确导致的SQM微小震荡。可以看出，在同 等虚警率下，本发明方法能很好地检测到一些微小震荡。

进一步，图9展示了在同等虚警率下，传统SQM Metric和WSCM Metric 检测性能的时域变化，其中检测概率每10秒测试统计一次。可以看出，0到100 秒时间内未发生欺骗干扰，四种度量指标的检测概率大约都为10％，这与设定的 10％恒定虚警率相吻合。100秒至250秒欺骗攻击阶段，基于WSCM Metric欺骗 检测技术的检测性能明显优于传统SQMMetric技术，大部分能达到80％至100％， 而传统的SQM Metric检测概率大部分在80％以下，此外，相比于传统SQM Metric， WSCM Metric指标在120秒时检测概率达到79.8％，而传统SQM Metric大约在 150秒检测概率才能达到40％以上，预警时间提前了30秒左右。最后在250秒 以后，传统SQM Metric快接近降到稳定虚警率水平以上10％至20％，但是基于WSCM Metric检测概率仍能达到98％以上。因此，基于WSCM Metric欺骗检 测技术不仅能缩短反应时间，而且能提高检测概率，有助于更迅速更精确的在有 欺骗信号存在的情况下发出警报。

为了更好更全面的评估基于WSCM Metric欺骗检测技术的检测性能，图10 展示了传统SQM Metric和WSCM Metric的ROC曲线。相比于传统SQM Metric， 基于WSCM Metric欺骗检测技术优势较为显著，在相同的虚警率下检测概率明 显高于传统SQM Metric，且基本都达到90％以上。在实际中接收机要求虚警率 较低的情况下，比如10％虚警率下，基于WSCM Metric欺骗检测技术相比于检 测性能较好的传统Ratio Metric的检测概率提高40.5％，甚至对于虚警率0.1％情 况下检测概率仍能达到87.5％，这对于接收机欺骗报警有很有高的应用价值。

实验2：无缝接管攻击

图11(a)-11(b)为在无缝接管攻击下，接收机跟踪环路输出结果图，可 以看出，0到110秒之间是不存在欺骗的，此时相关峰并未发生对称性失真。110 秒至150秒欺骗信号侵入接收机跟踪环路，此期间进行载波相位精确对准，同时 功率非线性增加。150秒后至400秒保持欺骗信号的多普勒频率保持与真实信号 的多普勒频率完全相同(频率锁定)，同时调整所有欺骗信号相对于其对应真实 信号的码相位从0以每秒1.2米的速率增加，逐渐剥离真实信号的。在剥离阶段 之后，目标接收机跟踪环路锁定欺骗信号，真实信号和欺骗信号之间的最终代码 相位差约为2码片。图11(b)俯视图可以看到，相比于实验1，尽管实验2中 没有相对载波相位的影响，但当欺骗信号和真实信号在功率上近似匹配时，欺骗 很难避免某种构造性或破坏性干扰，但是从图11(a)-(b)中可以看出欺骗信 号和真实信号相关峰的交互作用导致的相关峰对称性失真不足够明显，显然在此 种高级的欺骗攻击模式下更能考验欺骗检测技术性能。

采用传统SQM Metric和WSCM Metric进行欺骗检测，图12(a)-12(d) 显示了传统SQM Metric和WSCM Metric在欺骗实施过程中时域瞬时响应，并给 出了对应与恒定虚警率10％的检验阈值。0至110秒四种检测指标的响应与未发 生欺骗情况下的响应保持一致，说明未发生欺骗干扰。110至400秒欺骗信号侵 入，导致相关峰发生对称性失真，传统SQMMetric响应整体表现较为平滑，而 WSCM Metric响应发生显著变化，尤其体现在110至300秒附近，而且在欺骗 实施载波相位对齐阶段(110至150秒)，WSCM Metric表现出更加明显的变化， 说明WSCM Metric检测性能更加优越。相比于实验1，四种检验度量的响应整 体偏小，这是由于实验2中采用了更加精细的载波相位对齐，且功率优势更加小， 但这对WSCMMetric检测性能并产生没有明显的影响。

同时，图13显示了传统SQM Metric和WSCM Metric在整个欺骗过程中检 测性能随时域变化特性，检测概率是在恒定虚警率10％下设定阈值，每间隔10 秒统计超过阈值的测试总数除以此期间总测试数目计算得到的。可以看出，0至 110秒四种检测技术的检测概率接近于10％，这与之前设定的虚警率一致。110 秒以后，基于WSCM Metric检测技术首先在130秒时有较大的响应，检测概率 达到74.4％，而三种传统SQM Metric检测技术在接近200秒时才发生较大的响 应，响应时间提前了70秒左右，从这一方面来说，相比于传统SQMMetric检测 技术，基于WSCM Metric检测技术在预警时间上有很大的优势。其次在欺骗实施过程中，基于WSCM Metric检测技术在140至300秒期间检测概率达到100％， 300秒以后也始终在80％以上，检测概率明显优于SQM Metric检测技术。此外， 相比于实验1，实验2中的检测技术的检测性能整体在欺骗实施初期表现略差， 但是在后期检测过程中检测性能有了明显的提升。尽管实验1和实验2的欺骗攻 击模式有所差异，但基于WSCM Metric检测技术在这两种场景下的欺骗检测性 能均优于传统SQM Metric检测技术。

图14展示了传统SQM Metric和WSCM Metric的ROC曲线，相比于三种 传统SQMMetric，WSCM Metric的ROC曲线更加靠近左上角，说明整体检测 性能更优，且在相同虚警率条件下WSCM Metric检测概率都高于三种传统SQM Metric，且基本都在90％以上。此外，在虚警率为10％条件下，相比于检测性能 较好的Delta Metric检测概率提高了24.15％，这与图13中的结论相吻合。对于 实际中要求接收机虚警率很小的条件下基于WSCM Metric技术检测性能优势更 为明显。此外，相比于实验1，实验2中尽管三种传统SQM Metric检测性能有 所变化，但是基于WSCM Metric技术的检测性能并未发生明显的变化，说明基 于WSCM Metric技术可靠性较好，这对于有效应对复杂欺骗技术有很大的提升。

此外，传统的SQM Metric很难捕获信号和真实信号之间的相对载波相位的 细微时变的影响，从以上实验可以看出，所提出的基于WSCM欺骗检测方法能 精确地捕获这些效应，获得统计上更高的检测率。因此，基于WSCM Metric的 检测器对频率锁定情况下的欺骗式干扰具有良好的敏感性和鲁棒性，这对于应对 更高级别的欺骗干扰有很大的应用价值。