在“导航战”的背景下,卫星导航信号因其脆弱性深受各种恶意干扰的影响,而欺骗干扰因为其隐蔽性好的优点,正逐渐成为各国军事部门干扰敌方的一个重要手段,如何识别欺骗干扰,确保导航结果的正确性具有重大意义,成为卫星导航领域研究的重要课题。现阶段国内外对欺骗干扰的检测方式主要是基于信号和信息处理,大多数算法都依赖于通过单节点设备识别接收信号的一些特性,如信号功率、信号多普勒频率和信号极化方式等信息的检测,发现和剔除欺骗式干扰。但是随着欺骗和反欺骗的发展,欺骗信号在一定条件下是完全可以做到这些特性与真实信号相同或相似的,这就会导致欺骗干扰的误判。所以针对这一新的变化,利用多个接收机的更多信息,可进一步提高欺骗干扰的检测性能。多节点可用利用的信息,也可分为几个层次,包括Position-Velocity-Time(PVT)结果、伪距、多普勒、载波相位等中间观测量,均可作为判决依据。本文先从PVT结果的联合判决角度展开研究,对单天线的欺骗干扰坐标系映射特性进行了理论分析,结合数值计算得到了转发式和生成式欺骗干扰的坐标系映射特性,并通过实测数据进行了验证。这为后面进行的多节点欺骗检测的工程实现提供了依据。在得到单天线坐标系映射特性后,依然需要建立模型得到一个观测阈值,使欺骗检测实验可以有效完成。本文在第三章中通过使用多节点位置检测中常用的模型(两个接收机参与欺骗检测,且两个接收机的位置坐标矢量差可知),通过Neyman-Pearson方法推导出了基于定位坐标的多节点欺骗干扰检测算法,该算法可以得到不同欺骗条件下的观测量阈值和检测概率的表达式,通过该算法可以得到不同情况下检测概率的理论值,并得到理论值与接收机之间的间距距离、虚警概率和接收机定位精度之间的变化关系图,为基于多节点协同的欺骗检测算法的工程实现提供了理论依据。针对多节点检测的不足,第四章先对一种新的基于多普勒测速的单节点欺骗检测方法进行了理论分析,再结合数值计算对该方法进行验证,并利用Neyman-Pearson方法推导出了基于多普勒测速的单节点欺骗干扰检测算法,该算法可以得到不同欺骗条件下的观测量阈值和检测概率的表达式,通过该算法可以得到不同情况下检测概率的理论值,并得到理论值与接收机多普勒测速和真实速度的矢量差、虚警概率、接收机测速精度和检测概率之间的变化关系图,这为之后单节点欺骗检测算法的工程实现提供了理论依据。本文第五章基于android开发软件开发出一款应用了第二章单天线坐标映射特性和第三章多节点欺骗检测算法结论的手机软件,将安装有该软件的两部智能手机在多节点欺骗干扰检测实验中检测欺骗,统计实验检测成功率,并将试验结果与第三章中得到的不同条件下检测概率理论值相比较,实验结果与检测概率理论值趋势一致,这也从实验角度证明了第三章推出的算法模型的正确性。