On the Use of a Feedback Tracking Architecture for Satellite Navigation Spoofing Detection

In this paper, the Extended Coupled Amplitude Delay Lock Loop (ECADLL) architecture, previously introduced as a solution able to deal with a multipath environment, is revisited and improved to tailor it to spoofing detection purposes. Exploiting a properly-defined decision algorithm, the architecture is able to effectively detect a spoofer attack, as well as distinguish it from other kinds of interference events. The new algorithm is used to classify them according to their characteristics. We also introduce the use of a ratio metric detector in order to reduce the detection latency and the computational load of the architecture

다양한 교란 시나리오를 이용한 GNSS 수신기 성능 분석에 대한 연구

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 기계항공공학부,2020. 2. 기창돈.The security and safety aspects of global navigation satellite systems have been receiving significant attention from researchers and the general public, because the use of GNSS has been increasing in modern society. In this situation, the importance of GNSS safety and security is also increasing. The most dangerous type of interference is a spoofing because if the receiver captures a spoofing signal, the navigation solution can be controlled by the spoofer. In this paper, I analyzed the characteristics of the main spoofing parameters that determines the success or failure of spoofing process when the spoofing signal is injected into the receiver. I also proposed a CCEE. It determines the spoofing result according to the various spoofing parameter. Also the correlation between spoofing parameters could be explained by estimating the boundary value and line using CCEE. In addition, spoofing success and failure could be distinguished in the spoofing parameter space using CCEE results. When the covert capture is performed at the receiver, the two correlation peaks of authentic and covert capture signals are generated on the code domain. The relative velocity (Doppler difference value) of the two signal peaks determines the time of total spoofing process. In general, the timing at which the DLL tracking lock point is switched from the authentic signal to the spoofing signal is different according to the visible satellite. This raises the value of WSSE. In order to minimize this, the spoofing should be performed in a short time by determining the optimal sweep direction. In a 3D situation, triangles are defined using a particular visible satellites, and the circumcenter direction of the triangle on the victim becomes the optimal direction, and the relative speed of the authentic and the covert capture signal for the visible satellite be maximized on the optimal covert capture direction. To simulate the proposed methods, we defined the covet capture scenarios and generated the IF data to simulate the intended scenarios. Then, using the corresponding IF data, signal processing was performed through SDR. Through this, it was confirmed that the spoofing is successfully performed as intended scenarios through the optimal spoofing parameters generated through CCEE, and the covert capture process time is noticeably minimized through the optimal sweep direction.GNSS는 점점 활용범위가 확장되고 있고, 현재는 대체불가능한 시스템이 되었다. 이런 상황에서 GNSS의 안전 및 보안의 중요성 또한 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 GNSS의 보안에 가장 위협이 되는 기만에 대해서, 기만 신호가 수신기에 주입되었을 때 수신기의 ACF가 어떻게 변화되어 가며 기만 공격을 결정하는 주된 기만파라미터들의 특징에 대해서 분석을 진행하였다. 그리고 기만 신호에 따른 기만 결과를 결정하는 CCEE를 제안하고, 이를 통해서 기만파라미터들의 상관관계에 대해서 분석하였다. 기존에는 무수히 반복된 계산을 통해서 판단 가능한 기만 결과를 CCEE를 통해 한번의 계산으로 결과를 확인하도록 하였다. 또한 CCEE를 이용하여 경계 값과 경계 라인을 정의함으로써, 기만파라미터 공간에서 기만 성공과 실패를 구분할 수 있음이 확인되었다. 수신기에서 기만이 수행될 때, 코드도메인상에서 replica와 cross correlation에 의한 원신호와 기만신호 각각의 correlation peak가 생성된다. 두 신호 peak의 상대속도가 기만이 수행되는 시간을 결정한다. 일반적으로 기만이 수행되는 동안, 각 채널간 DLL tracking lock 지점이 원신호에서 기만신호로 전환되는 시점이 다르다. 이로 인해서 WSSE의 값이 상승하게 된다. 이를 최소화하기 위해서, 최적 기만 sweep 방향을 결정함으로써 빠른 시간에 기만을 수행할 수 있음을 확인하였다. 3D 상황에서 특정 가시위성를 이용하여 삼각형을 정의하고, 해당 삼각형의 외심 방향이 최적 방향이 되며, 해당 방향이 기만 수행이 가장 늦게 되는 가시위성에 대한 원신호와 기만신호의 상대속도가 최대가 되는 방향임을 확인하였다. 제안된 방법들을 모사하기 위해서, 기만시나리오를 정의하고, 해당 기만시나리오를 모사하는 IF data를 생성하였다. 그리고, 해당 IF data를 이용하여, SDR을 통해서 신호 처리를 진행하였다. 이를 통해, CCEE를 적용하여 생성한 최적 기만파라미터로 기만이 의도된 데로 수행이 되며, optimal 방향을 통해 기만수행시간이 최소화 됨을 확인하였다.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Research Motivation １ 1.2. Related research ２ 1.3. Outline of the Dissertation ４ 1.4. Contributions 5 Chapter 2. Background ７ 2.1. GPS receiver fundamental ７ 2.1.1. GPS signal structure ７ 2.1.2. Signal processing structure of GPS receiver ９ 2.1.3. Signal acquisition １０ 2.1.4. Signal tracking １１ 2.1.5. Navigation Message Decoding １４ 2.1.6. Pseudorange model and range calculation １６ 2.2. GNSS interferences and attack strategies １９ 2.2.1. Types of GNSS interferences １９ 2.2.2. Interference attack strategies ２１ Chapter 3. Covert Capture Effectiveness Equation ２６ 3.1. Authentic and spoofing signal ACF model ２６ 3.2. Spoofing scenario simulation using ACF model ３０ 3.3. Development of spoofing process equation ３３ 3.3.1. conventional approach for tau calculation ３３ 3.3.2. proposed approach for τ calculation ３４ 3.3.3. Spoofing attack success or failure criteria ３７ 3.3.4. Derivation of SPE ４４ 3.4. Analysis of CCEE simulation results ４９ 3.4.1. CCEE performance analysis ４９ 3.4.2. Determination of boundary line and surface using SPE ５３ Chapter 4. Optimal sweep direction of covert capture signal ５８ 4.1. Maximum Doppler difference value ５８ 4.2. Optimal covert capture direction in 2D case ６２ 4.3. Optimal covert capture direction in 3D case ６８ 4.4. Optimal covert capture direction using optimization method ７１ Chapter 5. Covert capture simulation using software defined receiver ７３ 5.1. Implementation of GNSS measurement and IF data generation simulator ７３ 5.1.1. Pseudorange model ７３ 5.1.2. Simulator structure ７４ 5.1.3. Signal amplitude calculation in spoofing scenario ７５ 5.2. CCEE simulation in SDR ８１ 5.2.1. Compensation value calculation for covert capture ８４ 5.2.2. Compensation value calculation for covert capture ８５ 5.3. Optimal covert capture direction simulation in SDR ９２ Chapter 6. Changing the user's trajectory using covert capture signal ９５ Chapter 7. Conclusions and future works １０２ 7.1. Conclusions １０２ 7.2. Future works １０３ Capture 8. Reference １０４Docto