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全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）民用信号因结构公开导致其十分脆弱,欺骗式干扰由于其隐蔽性强,对GNSS相关服务安全构成巨大威胁。传统检测方法受模型限制或需增加额外硬件设备,且检测参数单一,未能全面、准确反映欺骗信号特征。本文针对现有技术存在的问题,开发一套可广泛应用于民用接收机的纯软件欺骗信号识别系统,实现欺骗干扰的智能识别。本文为导航欺骗干扰检测技术研发和开发高性能接收机提供了技术支撑,对维持卫星导航系统的正常运行具有重大意义。论文的主要内容归纳如下:（1）搭建了转发式欺骗干扰半物理仿真实验平台。通过GNSS信号模拟器产生不同功率和延时的欺骗信号,利用中频采样器进行高保真数据采样并存储,通过软件接收机进行捕获跟踪和定位解算,比较分析了不同欺骗功率下软件接收机所受影响。（2）针对载噪比检测法易受卫星仰角影响问题,设计一种基于载噪比移动方差（Moving Variance,MV）的转发式欺骗干扰检测方法。设置滑动窗口,计算窗口内数据子集方差;将窗口向前滑动固定区间,计算新数据子集方差;设定检测门限,对方差序列进行检测。实验结果证明了所提出方法的有效性。（3）针对传统Ratio检测量忽略了欺骗干扰下码环Q支路相关器输出畸变且过分依赖载波环工作模式的问题,设计一种改进Ratio检测量。将同一时延支路（超前、即时和滞后）的I、Q相关结果进行平方再相加,得到非相干积分结果;计算超前、滞后支路相关值之和与即时码支路的比值,设定上、下检测门限用于检测欺骗。实验结果表明:改进Ratio检测率高于传统Ratio。（4）设计一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的生成式欺骗干扰检测方法。提取特征值:信号质量检测（Signal Quality Monitoring,SQM）的移动均值（Moving Average,MA）和MV、早晚码相位差（Early-Late Phase,ELP）、载噪比MV和接收机钟差变化率,通过TEXBAT（Texas Spoofing Test Battery）数据集分析了不同核函数对检测性能的影响。实验结果表明:粗高斯径向基核函数的整体精度最优,准确率达到92.31%。（5）设计一种基于BP（Back Propagation）神经网络的生成式欺骗干扰检测方法,分析了不同激活函数对检测性能的影响。实验结果表明:Leaky Relu函数的整体精度优于Sigmoid、Tanh和Relu函数,准确率达到88.68%。将本文设计的基于SVM和BP神经网络的生成式欺骗干扰检测方法和传统SQM检测方法进行对比分析。实验结果证明了所提出的两种方法检出效果优于传统SQM检测方法,假正例率为10%时,真正例率分别达到93.72%和87.51%。