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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119936922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510103341.X，技术领域涉及：G01S19/21；该发明授权一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测算法是由刘文祥;宋贻立;叶小舟;肖伟;杨馨;鲁祖坤;王飞雪;倪少杰;耿正霖;李宗楠;马鹏程设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测算法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测算法。所述方法包括：获取干扰场景下的信号源生成信号并对信号源生成信号进行捕获和解算，得到输出数据；输出数据包括ELP相关器的IQ支路输出的移动均值和相关检测指标数据；对输出数据进行相关性分析以及特征对标签的贡献度进行特征筛选，得到不同特征数量的输入特征组合；从不同特征数量的输入特征组合中随机选择部分数据作为训练集，其余数据作为测试集，利用训练集求解SVM模型参数构建检测GNSS欺骗和多径干扰的分类器；利用测试集对分类器进行分类和预测，评估SVM模型的检测性能，根据训练好的SVM模型进行欺骗检测。采用本方法能够提高欺骗检测性能。

本发明授权一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关域信息的SVM诱导式欺骗检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取干扰场景下的信号源生成信号并对所述信号源生成信号进行捕获和解算，得到输出数据；所述输出数据包括ELP相关器的IQ支路输出的移动均值和相关检测指标数据； 对所述输出数据进行相关性分析以及特征对标签的贡献度进行特征筛选，得到不同特征数量的输入特征组合； 从所述不同特征数量的输入特征组合中随机选择部分数据作为训练集，其余数据作为测试集，利用训练集求解SVM模型参数构建检测GNSS欺骗和多径干扰的分类器；利用测试集对所述分类器进行分类和预测，评估SVM模型的检测性能，根据训练好的SVM模型进行欺骗检测； 利用训练集求解SVM模型参数构建检测GNSS欺骗和多径干扰的分类器，包括： 利用核函数将所述训练集中的特征从原始特征空间映射到更高维的空间，找到SVM模型对应的最优分离超平面，根据所述最优分离超平面构建检测GNSS欺骗和多径干扰的分类器，所述分类器在高维特征空间中将不同类别的样本进行最大化间隔的划分； 所述核函数为： 其中，表示从原始特征空间到高维特征空间的映射函数，表示内积运算； 根据所述最优分离超平面构建检测GNSS欺骗和多径干扰的分类器为： 其中，是超平面的法向量，表示超平面的平均向量，是偏移量，表示超平面与原点之间的距离，表示在高维特征空间中的不同特征数量的输入特征组合，代表输出结果，即当前时刻信号的类别，m表示训练集数据数量。

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