1.波斯湾GPS干扰事件激增，中东冲突暴露卫星导航系统核心脆弱性。
美国CNBC网站2026年3月26日报道，2026年2月28日美以对伊朗发起“先发制人”打击后，波斯湾地区卫星定位服务干扰事件急剧攀升。海事情报机构Windward数据显示，冲突爆发24小时内，波斯湾超1100艘船舶出现船舶自动识别系统（AIS，船舶航行定位追踪系统）信号干扰，一周后干扰事件规模再增55%。此类电子干扰多为海湾国家用于扰乱敌方无人机、导弹弹载导航系统的防御性反制手段。与此同时，持续的干扰已引发多重安全风险。狭窄处仅33公里的霍尔木兹海峡内，船舶定位失准将大幅提升碰撞、搁浅风险；区域航空、地面民用导航均出现轨迹异常，依赖导航辅助的应急服务响应能力也受到制约，集中暴露了美国主导的全球定位系统（GPS）在冲突区域的核心脆弱性。伊朗打击行动未受干扰影响，引发其使用中国北斗卫星导航系统（BDS）的猜测。有分析认为北斗为伊朗打击提供了精度支持，但也有专家指出，现代导航芯片可兼容全球四大卫星导航系统，且所有卫星导航系统均面临相同的干扰与欺骗风险。此外，美军已升级抗干扰GPS信号，受区域电子干扰影响有限。
2.美国计划为JASSM巡航导弹配备GPS增量2型GNSS M码接收机。
陆军认知网站2026年3月24日报道，美国空军于3月17日针对联合空对地防区外导弹JASSM启动市场调研，计划为其配备GPS增量2型GNSS M码接收机，旨在强化该导弹在强电子干扰、信号欺骗等复杂电磁对抗环境下的抗干扰与反欺骗能力，保障其在复杂作战环境中仍能实现可靠精确打击，这一举措不仅是技术升级，更反映出美军为维持远程打击能力有效性，将导航抗干扰能力提升至与射程、隐身同等重要的核心地位。JASSM由洛克希德·马丁公司研发，采用隐身设计，搭配惯性与GPS辅助导航，末段依赖红外导引头，用于防区外打击高价值、强防护目标，曾在2018年4月打击叙利亚等实战中应用，近期B-52H轰炸机挂载该型导弹参与“史诗狂怒”行动，凸显其在美军远程打击态势中的核心作用。美军此次寻求成熟技术方案、推动可落地采购的升级路径，意在强化现役装备战力而非等待全新武器，升级后该导弹可在卫星信号受干扰时保持导航精度，保障战役初期关键打击任务的时序与协同，提升美军在高端对抗中穿透复杂电磁环境、实施纵深精准打击的能力，也体现出未来高端战争中，精确制导武器必须在强干扰下保持效能的核心趋势。
3.Forbes网站发布文章《乌克兰和伊朗揭示了现代战争中GPS的哪些问题》。
2026年3月26日，Forbes网站发布文章指出在俄乌冲突中伊朗向俄提供作战无人机，现代战场对太空能力的讨论日趋热烈，但战争胜负仍取决于地面机动、精准度与时机，太空能力的核心依托电子战，而GPS处于中心地位；GPS过去三十年成为现代文明关键基础设施，支撑交通、金融、智能设备与精准武器，也因此成为主要攻击目标，俄乌冲突与伊朗无人机应用暴露其核心短板，因卫星距地超两万公里、信号微弱，低成本干扰设备可大范围压制、诱骗GPS信号，导致部分无人机操作员被迫改用目视导航，导航失效会直接造成自主系统失灵；不过GPS并未过时，单一依赖导航授时系统已不可行，未来将走向混合式架构，融合GPS、多轨道卫星星座、商业增强服务、地面信号与机载传感器融合，确保单一系统受损时仍能持续导航；商业航天正加速这一转变，低轨卫星信号更强、抗干扰性更好，频率、轨道与信号设计的多样性提升抗毁能力，商业公司迭代更快、软件定义系统部署高效，配合认证技术与AI算法检测诱骗、验证位置，推动导航向智能传感器融合转型；文章认为当前挑战并非技术层面，而是制度层面，长期将GPS视为独立系统的模式已不适用，需更新政策框架，支持开放接收架构、开展混合系统实战测试、将商业能力纳入国家韧性核心；美国作为卫星导航先驱，GPS仍具基础地位，但在无人机、自主系统与电子战普及的环境中，单一系统存在风险，多层混合、多样化架构才是提升韧性的关键，快速构建该体系的国家将占据优势。
学术动态
1.DIA-估计器和多维模型失准：基于GNSS的无人机定位安全分析（DIA-Estimator and Multidimensional Model Misspecifications:GNSS-based Positioning Safety Analysis for UAV）
2026年3月9日，该论文发表于《GPS Solutions》期刊。本文针对无人飞行器（UAV）在GNSS（全球导航卫星系统）定位中的安全性问题，提出了一套基于检测、识别与自适应（DIA）估计器的系统性分析框架。研究核心在于量化定位失效的概率，这是生命安全应用中的一个关键指标。与以往研究多关注单点故障不同，本文创新性地重点探讨了多维模型误指定（如同时出现多个观测异常值）对DIA估计器概率密度函数的影响，进而如何影响定位失效概率。
文章首先回顾了DIA估计器的理论基础，阐述了其在结合参数估计与假设检验方面的核心机制。通过将误指定问题转化为多假设检验，并利用闭合向量空间划分，论文清晰地展示了不同假设下（如存在一维或二维异常值）DIA估计器的概率密度函数呈现多峰等复杂形态。在此基础上，作者推导了定位失效概率的数学表达式，并将其分解为在不同先验假设和不同检验决策（如正确接受、误警、漏检、正确识别、错误识别）条件下的条件概率之和，构建了一个详尽的“失效树”分析模型。
为了验证该方法的有效性，论文以UAV为应用场景，模拟了符合技术标准指令（TSO）认证级别的GPS接收机，并设计了两种场景进行分析：静态单历元和24小时动态卫星几何变化。研究发现，在零假设（无异常值）下，对定位失效贡献最大的是“误警”决策，尤其是误排除特定方向（如位于0°-90°方位角）的卫星时，会导致条件概率密度函数显著外扩至安全区域之外。在存在异常值的备选假设下，定位失效概率受异常值大小影响，呈现出局部和全局最大值，而“错误识别”（即错将异常值归因于其他卫星）是导致这些最大值的关键因素。例如，当异常值发生在卫星7时，错误地排除卫星对（如2-3、4-6）因其测试统计量的强相关性，会极大地恶化定位解，从而导致最高的失效风险。
最终，通过综合所有假设的先验概率和最坏情况下的条件失效概率，论文评估了UAV水平定位在最恶劣异常值条件下的总失效风险。结果表明，对于特定安全完整性等级（SAIL 4）的要求，只有在非常乐观的先验假设下（单星异常概率极低）才能勉强满足。研究强调，本文提出的方法不仅适用于GPS，更可拓展至多传感器、多星座组合的定位系统，为各类安全关键应用（如自动驾驶、航空等）中的算法开发、系统验证及标准制定提供了有力的分析工具。
2.森林植被密度对全球导航卫星系统导航精度的影响（Effect of forest vegetation density on the accuracy of GNSS navigation）
2026年1月24日，该论文发表于《Measurement》期刊。本研究旨在系统评估温带森林植被密度对运动状态下越野车辆GNSS导航精度的影响。研究背景在于，随着GNSS在林业、救援、军事等领域的越野导航中应用日益广泛，森林环境中的树木冠层、树干和枝叶会对卫星信号产生遮挡、衰减和多路径效应，从而显著降低定位精度。现有研究多关注静态定位或单一植被类型，缺乏对不同车辆类型、不同定位模式在动态穿越不同密度森林时的综合性能评估。
研究团队在捷克共和国布雷齐纳军事训练区的温带混交林中开展实地实验。实验设计了三条具有代表性的路径：开阔地带的铺装道路（植被遮挡少）、林间道路（部分遮挡）和茂密森林（严重遮挡）。研究使用了多种平台，包括轻型越野车（Toyota ATV、Land Rover LR110）、重型卡车（Tatra T815）和无人地面车辆（UGV Taros）。测量方法是以高精度全站仪测量的路径作为真值参考，同时使用Trimble Geo 7X GNSS接收机记录车辆运动中的位置，并区分了自主定位、差分码定位和差分载波相位定位三种模式。
研究结果显示：1）植被密度与定位误差呈正相关，在茂密森林中所有车辆的平均横向偏差（Q值）和均方根误差均显著增大；2）差分载波相位定位在所有环境下精度最高，但在密林中仍受多路径效应和信号中断影响，其理论精度（<0.1m）难以达到；3）自主定位因可利用更多卫星（GPS/GLONASS/BDS/Galileo）的多星座信号，在某些密林场景下的实际横向精度（sQ≈1.7m）与差分码定位相当，显示出多星座融合的鲁棒性优势；4）车辆尺寸和机动性也影响导航精度，重型车辆在狭窄林间路径上更难精确跟随参考轨迹。
该研究的创新点在于首次在同一实验中综合对比了不同吨位/类型的越野车辆、不同GNSS定位模式，以及不同森林植被密度对动态导航精度的耦合影响。结论指出，对于依赖高精度的林业调查或自主导航任务，轻型车辆配合差分相位定位是最优选择；对于强调通过性和载重的应急响应任务，重型车辆结合多星座自主定位已能满足基本导航需求。研究同时强调，未来需开展长期、多季节的测量以量化落叶、降水等因素的影响，并建议通过传感器融合（如LiDAR-SLAM）来进一步提升密林环境下的定位可靠性。