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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明涉及一种GNSS转发式无人机诱骗的选星和时延控制方法，包括，根据诱骗计划挑选出从诱骗初始位置到诱骗目标位置全程中无人机的可见卫星作为第一类卫星；基于第一类卫星的GDOP和PDOP贡献度进行可见卫星的加权排序，选取排序前m名可见卫星作为第二类卫星；计算诱骗过程中第二类卫星对无人机偏航距离的贡献排序，作为诱骗执行中第二类卫星的选星排序；选择第二类卫星中排序最靠前的卫星，采用actor‑critic方法进行强化学习，控制转发该卫星信号的时延来执行诱骗计划，并判断诱骗效果；如无效，则采用次靠前的卫星执行诱骗计划和效果判断，依次循环，使用有效的卫星执行诱骗计划。本发明实现了无人机诱骗过程中的对干扰效果最好卫星的选择和时延的精确控制。

主权项：1.一种GNSS转发式无人机诱骗的选星和时延控制方法，其特征在于，包括：步骤S1、根据诱骗计划挑选出从诱骗初始位置到诱骗目标位置全程中无人机的可见卫星作为第一类卫星；步骤S2、基于第一类卫星的GDOP和PDOP贡献度进行可见卫星的加权排序，选取排序前m名可见卫星作为第二类卫星；步骤S3、计算诱骗过程中第二类卫星对无人机偏航距离的贡献排序，作为诱骗执行中第二类卫星的选星排序；步骤S4、选择第二类卫星中排序最靠前的卫星，采用actor-critic方法进行强化学习，控制转发所述排序最靠前的卫星信号的时延来执行诱骗计划，并判断诱骗效果；如无效，则采用次靠前的卫星执行诱骗计划和效果判断，依次循环，使用有效的卫星执行诱骗计划；步骤S2中，包括：步骤201、从第一类卫星中的卫星组合中搜索出GDOP值满足定位要求的多种卫星组合，对可见卫星在每种卫星组合中的重要性进行加权赋分，得到反映各颗可见卫星GDOP贡献度的第一分数矩阵；步骤S202、构建出计算PDOP贡献度的第一机器学习回归模型；将各颗可见卫星的多维参数特征输入到模型中计算出各自的PDOP贡献度，得到反映各颗可见卫星PDOP贡献度的第二分数矩阵；步骤S203、将第一分数矩阵和第二分数矩阵进行加权合并得到可见卫星的第三分数矩阵，根据第三分数矩阵中各可见卫星的分数，选取排序前m名可见卫星作为第二类卫星；步骤201中，包括：1基于麻雀搜索算法从第一类卫星中的卫星组合中搜索出GDOP值满足定位要求的多种定位卫星组合；2为各定位卫星组合按照GDOP值升序进行排序和赋予分数；3累积各可见卫星在各定位卫星组合中的分数，作为反映每颗可见卫星GDOP贡献度的分数；4将每颗可见卫星的分数与可见卫星的编号对应组成第一分数矩阵；步骤202中，具体包括：1为计算PDOP贡献度的第一机器学习回归模型选择作为模型输入的可见卫星的多维参数特征；2进行第一机器学习回归模型的训练和调参；3将第一类卫星中的各颗卫星的多维参数特征输入到训练好的模型中，计算出PDOP贡献度；对PDOP贡献度降序排列建立第二分数矩阵；4构建PDOP贡献度的分数矩阵，矩阵中包括第一类卫星中数量相同的按分值降序排列分数；5将模型输出的降序排列的各颗可见卫星的PDOP贡献度列向量与所述分数矩阵相乘后，得到反映每颗可见卫星PDOP贡献度的分数；6将每颗可见卫星的分数与可见卫星的编号对应组成第二分数矩阵。

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