《Frontiers in Physics》：Towards effective GNSS repeater spoofing: performance evaluation and power control
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为解决GNSS转发式欺骗中信号功率与载噪比异常易被检测的问题，研究人员开展了结合天线方向图库（APL）的欺骗功率控制方法研究。通过建立信号模型并引入SRSA与CNRSA指标，验证了该方法能有效提升欺骗信号的隐蔽性与真实性，显著优于传统定功率及仅测距控制方案。
论文解读：提升GNSS欺骗隐蔽性的新策略
在全球导航卫星系统（GNSS）的世界里，无人机（UAV）等智能设备正日益成为生产和生活的重要工具，但随之而来的安全问题也愈发凸显。其中，GNSS欺骗攻击，特别是简单易行的“转发式欺骗”（Repeater Spoofing），已成为悬在无人机安全头顶的达摩克利斯之剑。攻击者通过接收真实的卫星信号，稍作延迟后转发给目标接收机，试图诱骗其产生错误的定位结果，从而实现对无人机的劫持或误导。
然而，传统的转发式欺骗手段存在明显的“阿喀琉斯之踵”。为了确保欺骗成功，攻击者往往倾向于发射强信号以压制真实信号，但这恰恰暴露了自己。现有的防御技术能够敏锐地捕捉到信号功率的异常突增或载噪比（CNR）的不合理变化。另一方面，如果欺骗信号功率控制不当，过弱的信号又无法有效“俘获”接收机。更棘手的是，无人机在飞行过程中，其天线对不同方向信号的增益响应（即天线方向图）是动态变化的。例如，朝向卫星的前向增益与朝向地面欺骗发射源的后向增益可能存在显著差异（可达7-10 dB），而传统的欺骗系统往往忽略了这一天线方向性带来的影响，导致欺骗信号在接收机端的表现与真实信号存在本质差异，极易被高级别的接收机自主完好性监测（RAIM）或基于机器学习的检测算法识破。
为了解决上述问题，提升转发式欺骗的隐蔽性和成功率，发表在《Frontiers in Physics》上的这项研究，提出了一种融合天线方向图库（Antenna Pattern Library, APL） 的智能功率控制方法，并建立了一套科学的欺骗性能评估体系。
研究方法概要
为了精准评估并优化欺骗效果，研究团队首先构建了转发式欺骗的信号传递模型，并创新性地提出了两个关键评价指标：欺骗信号与真实信号的强度比（SRSA） 和载噪比之比（CNRSA）。在此基础上，他们设计了一种改进的功率控制架构，其核心在于引入了天线方向图库（APL）。该库存储了目标接收机天线在不同入射角度下的增益模式数据。在实际欺骗过程中，系统结合测距雷达获取的距离信息以及APL查询到的增益差异，动态调整发射功率，使得最终到达接收机端的欺骗信号在强度和CNR上都能完美模拟真实信号的特征，从而大幅提升欺骗的“拟真度”。
欺骗信号模型与“双比值”评估指标
研究团队深入剖析了转发式欺骗的系统链路，从信号发射、空间传播到接收机接收的全过程进行了数学建模。该模型清晰地表明，接收机最终处理的信号质量（CNR）是真实信号与欺骗信号共同作用的结果。
传统的评估往往只关注欺骗信号是否足够强以压制真实信号（即捕获效果），但这项研究认为，隐蔽性同样至关重要。因此，他们提出了两个维度的评估指标：
- 1.
强度比（SRSA）：即欺骗信号功率与真实信号功率的比值。该指标直接反映了接收机输入端信号的相对强弱关系。
- 2.
载噪比之比（CNRSA）：即欺骗信号载噪比与真实信号载噪比的比值。该指标更能体现信号的质量属性，因为接收机的捕获与跟踪环路对CNR更为敏感。
通过理论推导发现，SRSA和CNRSA的值越接近1，说明欺骗信号在接收机看来与真实信号越“相似”，其异常性越低，隐蔽性越高。这为后续的功率控制提供了明确的理论目标。
融合天线方向图库（APL）的智能功率控制
针对现有方法（如固定功率发射或仅基于距离调整功率）的不足，本研究提出了Case 3方案（对应文中图1c），其核心创新在于引入了天线方向图库（APL）。
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APL的作用：APL本质上是一个数据库，存储了目标GNSS接收机天线在不同方位角和俯仰角下的增益数据。在欺骗实施前，攻击者可以通过预先测量或仿真获取目标无人机天线的方向图特性并构建该库。
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工作流程：
- 1.
参数获取：系统通过辅助手段（如协同定位或估计）获取目标无人机相对于欺骗发射源的位置（距离L）和姿态（角度θ）。
- 2.
增益查询：根据目标的姿态角θ，从APL中查询出当前时刻目标天线对欺骗信号（通常来自后方或侧后方）的增益G1，以及对真实卫星信号（通常来自天顶方向）的增益G0。
- 3.
功率计算：系统根据预设的SRSA或CNRSA目标值（例如，设定为1以实现完美模拟），结合查询到的增益差（ΔG = G0 - G1）和路径损耗，反向计算出当前需要发射的等效全向辐射功率（EIRP），进而控制功率放大器（PA）输出相应的功率。
这种方法能够有效补偿由于天线方向性造成的信号强度差异，使得欺骗信号在接收机端呈现出的功率电平和CNR与真实信号高度一致，从而避免了因天线增益差异导致的检测风险。
性能对比与结果分析
为了验证所提方法的优越性，研究团队设置了一个典型的欺骗场景进行案例分析，并将Case 3（APL+功率控制） 与两种传统方法进行了对比：
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Case 1（固定功率欺骗）：发射功率恒定，不随距离和目标移动而变化。
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Case 2（基于测距的功率控制）：仅根据欺骗源与目标的距离L调整发射功率，但未考虑天线方向图。
结果非常显著：
- 1.
Case 1（固定功率）：SRSA和CNRSA的值随距离变化剧烈。当目标靠近时，欺骗信号过强（SRSA >> 1），容易被功率异常检测算法发现；当目标远离时，欺骗信号又过弱（SRSA < 1），无法有效捕获接收机。其CNRSA曲线也严重偏离理想值1。
- 2.
Case 2（仅测距控制）：虽然考虑了距离引起的路径损耗，SRSA的波动范围比Case 1有所减小，但由于未补偿天线增益差（ΔG），其SRSA和CNRSA曲线依然系统地偏离理想值，存在被检测的风险。
- 3.
Case 3（APL+功率控制）：如图2所示，该方法能够将SRSA和CNRSA稳定地控制在理想值1附近，表现出极佳的稳定性和隐蔽性。特别是在考虑天线增益差的情况下，其性能显著优于前两种方法。
研究结论与意义
本研究针对GNSS转发式欺骗中存在的信号功率与质量（CNR）异常问题，提出了一种基于天线方向图库（APL）的智能功率控制方法，并建立了以SRSA和CNRSA为核心的评价体系。研究结果表明：
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理论贡献：明确了天线方向性差异是影响欺骗信号隐蔽性的关键因素之一，量化了其对SRSA和CNRSA指标的影响。
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技术贡献：提出的Case 3方案通过集成APL和动态功率控制，能够有效抵消天线增益差异和路径损耗变化，使欺骗信号在接收机端“伪装”成高质量的真实信号，大幅提升了欺骗的成功率和抗检测能力。
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实践意义：该研究不仅为评估欺骗设备的性能提供了科学指标（SRSA/CNRSA），也为设计更隐蔽、更智能的GNSS安全测试设备（用于红队测试或系统脆弱性评估）提供了重要的技术思路。同时，该研究也从反面警示了GNSS防御系统，必须关注天线方向性等细微特征，发展更精细化的异常检测算法。
总之，这项研究将天线特性纳入GNSS欺骗的考量范畴，推动了转发式欺骗技术向更精细、更隐蔽的方向发展，对攻防双方都具有重要的参考价值。
